Att uppskatta likheten mellan hörn är en grundläggande fråga i nätverksanalyser inom olika områden, såsom sociala nätverk och biologiska nätverk. Metoder som bygger på vanliga grannar och strukturella sammanhang har fått stor uppmärksamhet. Båda kategorierna av metoder är dock svåra att skala upp för att hantera stora nätverk (med miljarder noder). I detta dokument föreslår vi en provtagningsmetod som på ett tydligt och korrekt sätt uppskattar likheten mellan hörn. Algoritmen är baserad på en ny idé om slumpmässig väg. Speciellt, med tanke på ett nätverk, utför vi R slumpmässiga promenader, var och en från en slumpmässigt plockad vertex och promenader T steg. Teoretiskt sett garanterar algoritmen att provtagningsstorleken R = O(2ε −2 log 2 T ) beror på felbunden ε, konfidensnivån (1 − δ) och sökvägens längd T för varje slumpmässig gång. Vi utför en omfattande empirisk studie på ett tiocents mikrobloggande nätverk på 1.000.000.000 kanter. Vi visar att vår algoritm kan returnera top-k liknande hörn för alla vertex i ett nätverk 300× snabbare än de state-of-the-art metoder. Vi använder också två applikationer-identitet upplösning och strukturella hål skiftnyckel hitta-för att utvärdera noggrannheten i de uppskattade likheterna. Våra resultat visar att den föreslagna algoritmen uppnår klart bättre prestanda än flera alternativa metoder. Figur 1: Exempel på toppk likhetssökning mellan nätverk och prestandajämförelse. (a) Toppk likhetssökning över två frånkopplade nätverk; b) Effektivitetsjämförelse av Panther och flera jämförelsemetoder på ett Tencent-delnätverk på 443,070 hörn och 5.000.000 kanter; och c) Noggrann prestanda vid tillämpning av Panther++ på identitetsupplösning [11], en viktig tillämpning i sociala nätverk. Se punkt 4 för definitioner av alla jämförelsemetoder i punkterna b och c. Vi utvidgar den föreslagna algoritmen genom att utöka varje vertex med en vektor av strukturbaserade funktioner. Den resulterande algoritmen kallas Panther++. Panther++ kan inte bara uppskatta likheten mellan hörn i ett uppkopplat nätverk, utan kan också uppskatta likheten mellan hörn från uppkopplade nät. Figur 1 a visar ett exempel på topk likhetssökning över två frånkopplade nätverk, där v4, v6 och v5 är topp-3 liknande hörn till v0. Vi utvärderar effektiviteten i metoderna på ett mikrobloggningsnätverk från Tencent. 1 Figur 1 b visar effektivitetsjämförelsen mellan Panther, Panther++ och flera andra metoder. Det är uppenbart att våra metoder är mycket snabbare än jämförelsemetoderna. Panther++ uppnår en 300× speed-up över den snabbaste jämförelsemetoden på en Tencent subnätverk av 443,070 hörn och 5.000.000 kanter. Våra metoder är också skalbara. Panther kan returnera toppk liknande hörn för alla hörn i ett nätverk med 51.640.620 hörn och 1000.000.000 kanter. I genomsnitt behöver det bara 0,0001 sekund för att utföra top-k sökning för varje vertex. Vi utvärderar också beräkningsförmågan hos Panther++. Specifikt använder vi identitetsupplösning och top-k strukturella hålspannfynd, två viktiga tillämpningar i sociala nätverk, för att utvärdera exaktheten i de uppskattade likheterna. Figur 1 c visar noggrannheten hos Panther++ och flera alternativa metoder för identitetsupplösning. Panther++ uppnår klart bättre prestanda än flera alternativa metoder. Alla koder och datauppsättningar som används i detta dokument är allmänt tillgängliga. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Nyligen föreslogs en slumpmässig vägprovtagning baserad metod-Panther REF som kan bevisas, snabbt och korrekt uppskatta likheten mellan noderna.
Panther: Fast Top-k Similarity Search on Large Networks
{'venue': "KDD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}