Drivs av de framväxande nätverksapplikationer, frågor och gruvdrift osäkra grafer har blivit allt viktigare. I detta dokument undersöker vi ett grundläggande problem när det gäller osäkra grafer, som vi kallar problemet med avståndsbegränsning (DCR): Med tanke på två hörn s och t, hur stor är sannolikheten att avståndet från s till t är mindre än eller lika med en användardefinierad tröskel d i den osäkra grafen? Eftersom detta problem är #P-Complete fokuserar vi på att effektivt och exakt approximera DCR online. Våra huvudresultat inkluderar två nya estimatorer för den probabilistiska nåbarheten. Den ena är en estimator av Horvitz-Thomson-typ baserad på det ojämlika probabilistiska provtagningsschemat, och den andra är en ny rekursiv provtagningsestimator, som effektivt kombinerar ett deterministiskt rekursivt beräkningsförfarande med en provtagningsprocess för att öka skattningsnoggrannheten. Båda estimatorerna kan producera mycket mindre varians än den direkta provtagningsestimatorn, som anser att varje försök antingen är 1 eller 0. Vi presenterar också metoder för att göra dessa estimatorer mer beräkningseffektiva. Den omfattande experimentutvärderingen av både verkliga och syntetiska datauppsättningar visar effektiviteten och noggrannheten hos våra nya estimatorer.
Författare i REF undersökte en mer generaliserad och informativ avstånd-fast räckvidd (DCR) frågeproblem: med tanke på två noder s och t i en probabilistisk graf G, är syftet att beräkna sannolikheten för att avstånd form s till t är mindre än eller lika med d. De visar att den enkla räckvidd problem utan begränsning blir ett specialfall av avstånd-fastrikt räckvidd, med tanke på fallet där tröskeln d är större än längden på den längsta vägen.
Distance-Constraint Reachability Computation in Uncertain Graphs
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}