Abstract-Graphs är ett kraftfullt sätt att modellera interaktioner och relationer i data från en mängd olika tillämpningsområden. I denna inställning, enheter som representeras av hörn vid "centrum" av grafen är ofta viktigare än de som förknippas med hörn på "fringes". Till exempel tenderar centrala noder att vara mer kritiska i spridningen av information eller sjukdom och spela en viktig roll i klusterbildning/gemenskapsbildning. Identifiering av sådana "kärna" hörn har nyligen fått ytterligare uppmärksamhet i samband med nätverksexperiment, som analyserar svaret när en slumpmässig delmängd av hörn exponeras för en behandling (t.ex. inokulation, prover av fria produkter etc.). Specifikt, sannolikheten för att ha många centrala hörn i någon exponering delmängd kan ha en betydande inverkan på experimentet. Vi fokuserar på att använda k-kärnor och kärntal för att mäta i vilken utsträckning en vertex är central i en graf. Befintliga algoritmer för att beräkna kärnan i en vertex kräver hela grafen som ingång, ett orealistiskt scenario i många verkliga applikationer. Dessutom, i samband med nätverksexperiment, är den subgraf som framkallas av de behandlade hörnen bara känd i probabilistisk bemärkelse. Vi introducerar en ny metod för att uppskatta kärntalet baserat endast på egenskaperna hos grafen inom en region med radien δ runt vertex, och bevisa ett asymptotiskt fel som är bundet av vår estimator på slumpmässiga grafer. Dessutom validerar vi empiriskt riktigheten hos vår estimator för små värden på δ på en representativ corpus av verkliga datamängder. Slutligen utvärderar vi effekterna av förbättrad lokal uppskattning på ett öppet problem i nätverksexperiment som Ugander et al.
O'Brien och Sullivan REF använder lokal information för att uppskatta kärnan i en nod.
Locally Estimating Core Numbers
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}