Det inkrementella problemet för en klass Q av grafen frågor syftar till att beräkna, med tanke på en fråga Q  på Q, graf G, utdata Q(G) och uppdateringar  på G som indata, förändringar.O till Q(G) sådan att Q(G) = Q(G) och O. Den kallas avgränsad om dess kostnad kan uttryckas som en polynom funktion i storlekarna Q,  på G och på O. Det är för att minska beräkningar på eventuellt stora G till små G och O. Oavsett hur önskvärt, men våra första resultat är negativa: för vanliga graffrågor såsom graf traversal, konnektivitet, sökordssökning och mönstermatchning, deras ökande problem är obundna. I ljuset av de negativa resultaten, föreslår vi två karakteriseringar för effektiviteten av inkrementell beräkning: (a) localizable, om dess kostnad bestäms av små grannar av noder i G istället för hela G; och (b) begränsas i förhållande till en batch algoritm T, Om kostnaden bestäms av storleken på G och förändringar i det drabbade området som nödvändigtvis kontrolleras av T. Vi visar att de inkrementella beräkningar ovan är antingen localizable eller relativt begränsad, genom att tillhandahålla motsvarande inkrementella algoritmer. Det vill säga, vi kan antingen minska inkrementella beräkningar på stora grafer till små data, eller inkrementell batch algoritmer genom att minimera onödig omräkning. Med hjälp av verkliga grafer verifierar vi experimentellt effektiviteten hos våra algoritmer.
Fan et al., REF ytterligare föreslagna inkrementella algoritmer för fyra typer av typiska mönster grafer, som kan minska beräkningarna på stora grafer och minimera onödig omräkning.
Incremental Graph Computations: Doable and Undoable
{'venue': "SIGMOD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}