Detta papper bidrar med en metod för att kombinera glesa parallella grafalgoritmer med täta parallella linjära algebraalgoritmer för att förstå dynamiska grafer inklusive hörnens temporalbeteende. Vår metod är den första att samla hörn i en dynamisk graf baserad på godtyckliga temporal beteenden. För att framgångsrikt genomföra denna metod utvecklar vi en funktionsbaserad pipeline för dynamiska grafer och tillämpar Nonnegative Matrix Factorization (NMF) på dessa funktioner. Vi visar dessa steg med ett urval av Twitter nämner grafen samt en CAIDA nätverkstrafik diagram. Vi bidrar och analyserar en parallell NMF-algoritm som presenterar både teoretiska och empiriska studier av prestanda. Detta arbete kan utnyttjas av graf / nätverk analytiker för att förstå temporal beteende kluster struktur och segmentering struktur dynamiska grafer.
Fairbanks m.fl. REF antog ANLS-BPP-baserade NMF för att hitta strukturen av temporal beteende i en dynamisk graf ges vertex funktioner.
Behavioral clusters in dynamic graphs
{'venue': 'Parallel Comput.', 'journal': 'Parallel Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}