Med tanke på ett socialt nätverk, kan vi snabbt "zoom-out" av grafen? Finns det en mindre motsvarande representation av grafen som bevarar dess förökningsegenskaper? Kan vi gruppera noder utifrån deras påverkansegenskaper? Dessa är viktiga problem med applikationer för att påverka analys, epidemiologi och viral marknadsföring. I det här dokumentet formulerar vi först en roman Graph Coarsening Problem för att hitta en koncis representation av någon graf samtidigt som viktiga egenskaper för diarsionsprocesser på den grafen bevaras. Vi ger sedan en snabb och effektiv nära-linjär-tid (i noder och kanter) algoritm greatNet för samma. Med hjälp av omfattande experiment på flera verkliga dataset, visar vi kvaliteten och skalbarheten av greatNet, vilket gör att vi kan minska grafen med 90% i vissa fall utan mycket förlust av information. Slutligen visar vi också hur vår metod kan hjälpa till i olika tillämpningar som influence maximization och upptäcka mönster av förökning på nivån av automatiskt skapade grupper på verkliga kaskaddata.
Puruhit m.fl. REF tittade in i "zooming-out" av en graf genom att bilda grupper baserat på liknande inflytande.
Fast influence-based coarsening for large networks
{'venue': "KDD '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}