Komplexa nätverk, såsom biologiska, sociala och kommunikationsnät, medför ofta osäkerhet och kan därför modelleras som probabilistiska grafer. Liknar problemet med likhetssökning i vanliga grafer, ett grundläggande problem för probabilistiska grafer är att effektivt svara k-nearest granne frågor (k-NN), vilket är problemet med att beräkna k närmaste noder till någon specifik nod. I detta dokument introducerar vi en ram för att behandla K-NN-frågor i probabilistiska grafer. Vi föreslår nya avståndsfunktioner som utvidgar välkända grafkoncept, såsom kortaste vägar. För att beräkna dem i probabilistiska grafer designar vi algoritmer baserade på provtagning. Under k-NN frågebehandling beskär vi effektivt sökytan med hjälp av nya tekniker. Våra experiment visar att våra distansfunktioner överträffar tidigare använda alternativ för att identifiera verkliga grannar i verkliga biologiska data. Vi visar också att våra algoritmer skala för grafer med tiotals miljoner kanter.
Potamias m.fl. REF studerade problemet med k-neerest granne frågor i probabilistiska grafer.
k-Nearest Neighbors in Uncertain Graphs
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}