Osäkra, eller probabilistiska, grafer har i allt högre grad använts för att representera bullriga länkade data i många nya tillämpningar, och har nyligen dragit till sig uppmärksamhet från databasen forskarvärlden. Ett grundläggande problem på osäkra grafer är s-t tillförlitlighet, som mäter sannolikheten för att en mål nod t kan nås från en källa nod s i en probabilistisk (eller osäker) graf, dvs. en graf där varje kant tilldelas en sannolikhet för existens. På grund av komplexiteten hos estimeringsproblemen för s-t-säkerhet (#P-hard) föreslogs olika provtagnings- och indexbaserade effektiva algoritmer i litteraturen. Men eftersom de inte har jämförts ordentligt med varandra, är det inte klart om den senare algoritmen överträffar de tidigare. Viktigare är att jämförelseramarna, datauppsättningarna och mätvärdena ofta inte var konsekventa (t.ex. användes olika konvergenskriterier för att hitta det optimala antalet prover) för dessa arbeten. Vi tar itu med denna allvarliga oro genom att återinföra sex toppmoderna s-t-tillförlitlighetsuppskattningsmetoder i ett gemensamt system och kodbas med hjälp av flera medelstora och storskaliga, verkliga grafdatauppsättningar, identiska utvärderingsmått och frågebördor. Genom vår systematiska och djupgående analys av experimentella resultat rapporterar vi överraskande resultat, såsom många uppföljande algoritmer faktiskt kan vara flera storleksordningar ineffektiv, mindre exakt, och mer minne intensiv jämfört med de som föreslogs tidigare. Vi avslutar med att diskutera våra rekommendationer på vägen framåt.
Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF har nyligen studerat s − t tillförlitlighetsproblem som frågar med hur stor sannolikhet en målnod t kan nås från en källa nod s i en given osäker graf.
An In-Depth Comparison of s-t Reliability Algorithms over Uncertain Graphs
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}