Grafkärnor ger en uttrycksfull metod för att mäta likheten mellan två grafer, och är viktiga byggstenar bakom många verkliga tillämpningar, såsom bioinformatik, hjärnvetenskap och sociala nätverk. Nuvarande metoder för att beräkna grafkärnor antar dock att inmatningsgraferna är statiska, vilket ofta inte är fallet i verkligheten. Det är mycket önskvärt att följa grafkärnorna på dynamiska grafer som utvecklas med tiden i rätt tid. I det här dokumentet föreslår vi en familj av Cheetah-algoritmer för att hantera utmaningen. Cheetah utnyttjar den låga rankstrukturen av grafuppdateringar och gradvis uppdaterar eigen-dekomposition eller SVD av adjacency matriser för grafer. Experimentella utvärderingar på verkliga grafer validerar våra algoritmer (1) är betydligt snabbare än alternativ med hög noggrannhet och (b) skala sub-linjärt.
Cheetah REF av Li et al. spårar grafkärnan genom att stegvis uppdatera lågvärdig approximation på inmatningsgrafer.
Cheetah: Fast graph kernel tracking on dynamic graphs
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}