I den här artikeln studerar vi problemet med ungefärlig lokal triangel räkna i stora grafer. Nämligen, med tanke på en stor graf G = (V, E) vi vill uppskatta så exakt som möjligt antalet trianglar incident till varje nod v V i grafen. Vi betraktar frågan både för oriktade och riktade grafer. Problemet med att beräkna det globala antalet trianglar i en graf har beaktats tidigare, men enligt vår kunskap är detta det första bidraget som tar itu med problemet med ungefärlig lokal triangelräkning med fokus på effektivitetsfrågor som uppstår i massiva grafer och som också tar hänsyn till det riktade fallet. Fördelningen av det lokala antalet trianglar och den relaterade lokala klusterkoefficienten kan användas i många intressanta tillämpningar. Till exempel visar vi att de åtgärder vi beräknar kan bidra till att upptäcka förekomsten av skräppostaktivitet i storskaliga webbgrafer, samt att tillhandahålla användbara funktioner för innehållskvalitetsbedömning i sociala nätverk. För att beräkna det lokala antalet trianglar (oriktade och riktade), föreslår vi två approximationsalgoritmer, som bygger på idén om min-wise oberoende permutationer ]. Våra algoritmer fungerar på ett semi-streaming-sätt, med hjälp av O( och V) utrymme i huvudminnet och utföra O(log  och V) sekventiella skanningar över kanterna på grafen. Den första algoritmen som vi beskriver i den här artikeln använder också O-utrymme för externt minne under beräkning, medan den andra algoritmen endast använder huvudminne. Vi presenterar såväl den teoretiska analysen som experimentella resultat på stora grafer, vilket visar den praktiska effektiviteten i vårt tillvägagångssätt. Ordförande
Två algoritmer för att approximera det lokala antalet trianglar i både riktad och oriktad graf presenteras i REF.
Efficient algorithms for large-scale local triangle counting
{'venue': 'TKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}