Drivs av de framväxande nätverksapplikationer, frågor och gruvdrift osäkra grafer har blivit allt viktigare. I detta dokument undersöker vi ett grundläggande problem när det gäller osäkra grafer, som vi kallar problemet med avståndsbegränsning (DCR): Med tanke på två hörn s och t, hur stor är sannolikheten att avståndet från s till t är mindre än eller lika med en användardefinierad tröskel d i den osäkra grafen? Eftersom detta problem är #P-Complete fokuserar vi på att effektivt och exakt approximera DCR online. Våra huvudresultat inkluderar två nya estimatorer för den probabilistiska nåbarheten. Den ena är en estimator av Horvitz-Thomson-typ baserad på det ojämlika probabilistiska provtagningsschemat, och den andra är en ny rekursiv provtagningsestimator, som effektivt kombinerar ett deterministiskt rekursivt beräkningsförfarande med en provtagningsprocess för att öka skattningsnoggrannheten. Båda estimatorerna kan producera mycket mindre varians än den direkta provtagningsestimatorn, som anser att varje försök antingen är 1 eller 0. Vi presenterar också metoder för att göra dessa estimatorer mer beräkningseffektiva. Den omfattande experimentutvärderingen av både verkliga och syntetiska datauppsättningar visar effektiviteten och noggrannheten hos våra nya estimatorer.
Till exempel Jin et al. REF studerade möjligheten att uppnå avståndsbegränsningar i osäkra grafer där förekomsten av en kant anges med sannolikhet, och fråga vad som är sannolikheten att avståndet från s till t är mindre än eller lika med en användardefinierad tröskel d i en osäker graf.
Distance-Constraint Reachability Computation in Uncertain Graphs
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}