Provtagning är en standardmetod i storbildsanalys; målet är att effektivt uppskatta grafegenskaperna genom att konsultera ett urval av hela populationen. Ett perfekt prov antas spegla varje egenskap hos hela befolkningen. Tyvärr är ett sådant perfekt prov svårt att samla in i komplexa populationer såsom grafer (t.ex. webbgrafer, sociala nätverk), där ett underliggande nätverk förbinder befolkningens enheter. Därför kommer ett bra urval att vara representativt i den meningen att grafegenskaper av intresse kan uppskattas med en känd grad av noggrannhet. Medan tidigare arbete inriktades särskilt på provtagningsscheman för att uppskatta vissa grafegenskaper (t.ex. triangelantal), mycket mindre är känt för fallet när vi behöver uppskatta olika grafegenskaper med samma provtagningsschema. I detta dokument föreslår vi en generisk stream sampling ram för big-graph analytics, kallad Graph Sample and Hold (gSH), som prover från massiva grafer sekventiellt i ett enda pass, en kant i taget, samtidigt som ett litet tillstånd i minnet bibehålls. Vi använder en Horvitz-Thompson konstruktion i samband med ett schema som prover anländer kanter utan adjacenser till tidigare provade kanter med sannolikhet p och håller kanter med adjacenser med sannolikhet q. Vårt urvals- och hold-ramverk underlättar en korrekt uppskattning av subgrafmönster genom att göra det möjligt för provtagningsprocessens beroende att variera baserat på tidigare historik. Inom vår ram visar vi hur man producerar statistiskt opartiska estimatorer för olika grafegenskaper från provet. Med tanke på att grafanalyserna kommer att köras på ett prov istället för hela populationen, körtiden komplexitet hålls under kontroll. Med tanke på att skattningarna är opartiska hålls dessutom approximeringsfelet under kontroll. Slutligen testar vi prestandan hos det föreslagna ramverket (gSH) på olika typer av grafer, vilket visar att det från ett prov med ≤ 40K-kanter producerar uppskattningar med relativa fel < 1 %.
Ahmed m.fl. REF föreslog grafprovet och håll metoden för att uppskatta triangeln räknas i graferna.
Graph sample and hold: a framework for big-graph analytics
{'venue': "KDD '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}