Många dynamiska tillämpningar bygger på stora nätverksinfrastrukturer som sociala nätverk, kommunikationsnät, biologiska nätverk och webben. Sådana tillämpningar skapar data som naturligt kan modelleras som grafströmmar, där kanterna på den underliggande grafen tas emot och uppdateras sekventiellt i form av en ström. Det är ofta nödvändigt och viktigt att sammanfatta beteendet hos grafströmmar för att möjliggöra effektiv frågebehandling. Grafströmmarnas storlek och dynamik utgör dock en enorm utmaning för befintliga grafhanteringstekniker. I detta papper föreslår vi en ny graf skiss metod, gSketch, som kombinerar väl studerade synopser för traditionella dataströmmar med en skiss partitionering teknik, för att uppskatta och optimera svaren på grundläggande frågor på grafströmmar. Vi anser att det finns två olika scenarier för frågeuppskattning: (1) Ett diagramflödesprov finns tillgängligt; (2) Både ett diagramflödesprov och ett frågetrycksprov finns tillgängligt. Algoritmer för olika scenarier är utformade genom att partitionera en global skiss till en grupp lokala skisser för att optimera noggrannheten i frågeuppskattningen. Vi utför omfattande experimentella studier av både verkliga och syntetiska datamängder och demonstrerar kraften och robustheten hos gSketch i jämförelse med den senaste globala skissmetoden.
REF utformade en graf skissteknik för att uppskatta och optimera frågorna på grafströmmar.
gSketch: On Query Estimation in Graph Streams
{'venue': 'Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB), Vol. 5, No. 3, pp. 193-204 (2011)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}