I detta dokument kommer vi att undersöka problemet med att samla massiva grafströmmar. Diagramkluster innebär stora utmaningar på grund av de komplexa strukturer som kan finnas i de underliggande uppgifterna. Den massiva storleken på den underliggande grafen gör explicit strukturell uppräkning mycket svårt. Följaktligen är de flesta tekniker för att samla in flerdimensionella data svåra att generalisera till fallet med massiva grafer. Nyligen har man föreslagit metoder för att samla in grafdata, även om dessa metoder är utformade för statiska data och inte är tillämpliga på grafströmmar. Dessutom är dessa tekniker särskilt inte effektiva för fallet med massiva grafer, eftersom ett stort antal distinkta kanter kan behöva spåras samtidigt. Detta resulterar i lagrings- och beräkningsutmaningar under klusterprocessen. För att ta itu med de naturliga problem som uppstår vid användning av massiva disk-bofasta grafer, kommer vi att föreslå en teknik för att skapa hash-komprimerade mikro-kluster från grafströmmar. De komprimerade mikroklustren är konstruerade med hjälp av en hashbaserad kompression av kanterna på ett mindre domänutrymme. Vi kommer att tillhandahålla teoretiska resultat som visar att hash-baserad kompression fortsätter att upprätthålla begränsad noggrannhet i form av distansberäkningar. Vi kommer att ge experimentella resultat som illustrerar exaktheten och effektiviteten hos den underliggande metoden.
I REF föreslogs en metod för att samla massiva grafströmmar genom att utöka mikrokluster.
On clustering graph streams
{'venue': 'in SIAM Conf. on Data Mining', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}