Abstract-Stora diagramdatauppsättningar är allmänt förekommande inom många områden, inklusive sociala nätverk och biologi. Graf summering tekniker är avgörande inom sådana områden som de kan hjälpa till att avslöja användbara insikter om de mönster som döljs i de underliggande data. En viktig typ av grafsammanfattning är att producera små och informativa sammanfattningar baserade på användare valda nod attribut och relationer, och gör det möjligt för användare att interaktivt borra ner eller rulla upp för att navigera genom sammanfattningar med olika resolutioner. Två nyckelkomponenter saknas dock i det tidigare arbetet på detta område som begränsar användningen av denna metod i praktiken. För det första handlar det tidigare arbetet bara om kategoriska nodattribut. Följaktligen måste användare manuellt bucketize numeriska attribut baserat på domän kunskap, vilket inte alltid är möjligt. Dessutom måste användare ofta manuellt iterera genom många resolutioner av sammanfattningar för att identifiera de mest intressanta. I detta dokument behandlas båda dessa nyckelfrågor för att göra den interaktiva grafsammanfattningsmetoden mer användbar i praktiken. Först presenterar vi en metod för att automatiskt kategorisera numeriska attributvärden genom att utnyttja domänkunskapen gömd inuti nodattributens värden och graflänkstrukturer. Dessutom föreslår vi en intressanthet åtgärd för grafsammanfattningar för att peka användarna på de potentiellt mest insiktsfulla sammanfattningar. Med hjälp av två riktiga datauppsättningar visar vi hur effektiva och effektiva våra tekniker är.
CANAL REF utökar SNAP för att sammanfatta och kategorisera numeriska attribut i olika hinkar med möjlighet att borra ner eller rulla upp upplösningen av datauppsättningen.
Discovery-driven graph summarization
{'venue': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering (ICDE 2010)', 'journal': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering (ICDE 2010)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}