Grafisk provtagning via krypning har aktivt ansetts vara ett generiskt och viktigt verktyg för insamling av enhetliga nodprover för att konsekvent uppskatta och avslöja olika egenskaper hos komplexa nätverk. Den så kallade enkla slumpmässiga vandringen med re-viktning (SRW-rw) och Metropolis-Hastings (MH) algoritm har varit populär i litteraturen för sådan objektiv grafprovtagning. Men en oundviklig nackdel av deras kärna slumpmässiga promenader -slow diffusion över rymden, kan orsaka dålig uppskattning noggrannhet. I detta dokument föreslår vi non-backtracking random walk with re-vikting (NBRW-rw) och MH algoritm med fördröjd acceptans (MHDA) som teoretiskt garanteras att uppnå, till nästan ingen extra kostnad, inte bara opartisk grafprovtagning utan också högre effektivitet (mindre asymptotic varians av de resulterande opartiska estimatorer) än SRW-rw respektive MH algoritmen. Särskilt en anmärkningsvärd egenskap hos MHDA är dess tillämplighet för icke-uniform nodprovtagning som MH-algoritmen, men säkerställer bättre provtagningseffektivitet än MH-algoritmen. Vi tillhandahåller även simuleringsresultat för att bekräfta våra teoretiska resultat.
REF införde icke-backtracking slumpmässig gång.
Beyond random walk and metropolis-hastings samplers: why you should not backtrack for unbiased graph sampling
{'venue': "SIGMETRICS '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}