I detta dokument diskuteras problemet med upptäckt av förändringar online i en stor uppsättning samverkande enheter. Sådana trender inkluderar gradvis bildning och upplösning av olika samhällen av interaktion. Våra resultat är fokuserade på det fall där de samverkande enheterna tas emot i form av en snabb dataström av interaktioner. I sådana fall kan en användare vilja utföra upprepade undersökande förfrågningar om data för olika typer av användardefinierade parametrar. Detta är svårt att utföra i en snabb dataström på grund av de en-pass begränsningar på beräkningarna. Vi föreslår en online analytisk processing ram som separerar online data summering från offline undersökande frågor. Resultatet är en metod som ger möjlighet att utföra undersökande frågor utan att kompromissa med kvaliteten på resultaten. Algoritmerna testas över stora uppsättningar grafdataströmmar med varierande utvecklingsnivåer.
En SNAM metod är härledd från en online analytisk bearbetning ram som kan stödja upprepade undersökande frågor för förändringar i en stor uppsättning samverkande enheter REF.
Online analysis of community evolution in data streams
{'venue': 'SDM, 2005. Lars Backstrom, Dan Huttenlocher, Jon Kleinberg, and Xiangyang', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}