WRS：用于真实图流中精确三角形计数的等待室采样
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2017-09-20 v2 数据结构与算法
摘要
如果我们无法存储图流中的所有边，应该存储哪些边才能准确估计三角形计数？计数三角形（即长度为三的环）是一个基本的图问题，在社交网络分析、Web 挖掘、异常检测等方面有许多应用。最近，人们付出了大量努力，在空间受限的流式设置中准确估计全局和局部三角形计数。虽然现有方法使用采样技术而未考虑边的时间依赖性，但我们观察到真实动态图中存在时间局部性。也就是说，未来的边更有可能与最近的边而不是较旧的边形成三角形。在这项工作中，我们提出了一种名为等待室采样（Waiting-Room Sampling, WRS）的单遍流算法，用于全局和局部三角形计数。WRS 通过始终将未来边更有可能与之形成三角形的最新边存储在“等待室”中来利用时间局部性，同时对其余边使用蓄水池采样。我们的理论和实证分析表明，WRS 具有：(a) 快速且“随时可用”：以线性时间运行，在新边到达时始终维护和更新估计值；(b) 高效：产生的估计误差比其最佳竞争对手小高达 47%；(c) 理论可靠：在时间局部性下提供具有小方差的无偏估计。
引用
@article{arxiv.1709.03147,
title = {WRS: Waiting Room Sampling for Accurate Triangle Counting in Real Graph Streams},
author = {Kijung Shin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.03147},
year = {2017}
}
备注
to be published in IEEE International Conference on Data Mining 2017 (ICDM-2017)