På grund av ett stort antal tillämpningar, problemet med att uppskatta antalet trianglar i grafer avslöjas som en ström av kanter, och det nära relaterade problemet med att uppskatta grafens kluster koefficient, har fått stor uppmärksamhet under det senaste årtiondet. Både effektiva algoritmer och omöjliga resultat har kastat ljus över problemets beräkningskomplexitet. Motiverad av applikationer inom webbbrytning, Becchetti et al. presenterade nya algoritmer för uppskattning av det lokala antalet trianglar, dvs. antalet trianglar tillbud till enskilda hörn. Algoritmerna visas, både teoretiskt och experimentellt, för att effektivt hantera problemet. Det behövs dock minst två passager över data och därför är algoritmerna inte lämpliga för verkliga streamingscenarier. I detta arbete, vi anser problemet med att uppskatta kluster koefficienten för enskilda hörn i en graf över n hörn avslöjas som en ström av m kanter. Som ett första resultat visar vi att alla passera randomiserade strömmande algoritm som kan skilja en graf utan trianglar från en graf med en vertex av grad d med kluster koefficient > 1/2 måste använda (m/d) bitar av utrymme i förväntan. Vårt andra resultat är en ny randomiserad enpass-algoritm som uppskattar den lokala klusterkoefficienten för varje vertex med grad åtminstone d. Utrymmeskravet för vår algoritm ligger inom en logaritmisk faktor av den lägre gränsen, vilket vår strategi är nära optimal. Vi utökar också algoritmen till lokal triangelräkning och rapporterar experimentella resultat om dess prestanda på verkliga grafer.
Kutzkov och Ragh REF utvecklar en en-pass streaming algoritm.
On the streaming complexity of computing local clustering coefficients
{'venue': "WSDM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}