Sammanfattning Trots de senaste försöken att uppskatta topologi egenskaper hos stora grafer (t.ex., sociala nätverk online och peer-to-peer nätverk), har liten uppmärksamhet ägnats åt att utveckla en formell krypande metod för att karakterisera den stora mängden innehåll som distribueras över dessa nätverk. På grund av dessa näts storskaliga karaktär och en begränsad frågefrekvens som införs av leverantörer av nätverkstjänster, är uttömmande krypande och uppräkning av innehåll som underhålls av varje vertex beräkningsförbjudande. I den här artikeln visar vi hur man kan få innehållsegenskaper genom att bara kräla en liten del av hörnen och samla in deras innehåll. Vi visar först att när provtagning tillämpas naivt kan detta ge upphov till en enorm partiskhet i innehållsstatistiken (dvs. genomsnittligt antal innehållsrepliker). För att ta bort denna skevhet, kan man använda maximal sannolikhetsuppskattning för att uppskatta innehållsegenskaper. Men våra experiment- tal resultat visar att denna enkla metod kräver att prov de flesta hörn för att få korrekta uppskattningar. För att ta itu med denna utmaning föreslår vi två effektiva estimatorer: speciell kopia estimator (SCE) och viktad kopia estimator (WCE) för att uppskatta innehållets egenskaper med hjälp av tillgänglig information i provinnehåll. SCE använder den särskilda innehållskopia indikatorn för att beräkna uppskattningen, medan WCE härleder uppskattningen baserad på meta-information i provade hörn. Vi utför experiment på en mängd olika riktiga och syntetiska dataset, och resultaten visar att WCE och SCE är kostnadseffektiva och även "asymptotiskt opartiska". Vår metodik ger forskare ett nytt verktyg för att på ett effektivt sätt söka efter innehåll som distribueras i storskaliga nätverk.
Ett annat nytt arbete fokuserar på att karakterisera innehållsdistribution över stora nätverk, och presentera två effektiva och opartiska estimatorer som utnyttjar tillgänglig meta-information i det provade nätverket för att erhålla innehållsegenskaper uppskattningar korrekt och effektivt REF.
Fast crawling methods of exploring content distributed over large graphs
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}