Kluster definieras som fullständiga grafer eller subgrafer; de är den starkaste formen av sammanhållen undergrupp, och är av intresse för både samhällsvetenskap och ingenjörskonst. I detta papper visar vi hur man effektivt uppskattar fördelningen av klickstorlekar från ett sannolikhetsprov av noder som erhålls från en graf (t.ex. genom oberoende eller länk-trace provtagning). Vi introducerar två typer av opartiska estimatorer, varav en utnyttjar märkning av utvalda noder grannar och en av vilka inte kräver denna information. Detta är det första arbetet med att presentera statistiskt principiella konstruktionsbaserade estimatorer för klickdistributioner i godtyckliga grafer med hjälp av utvalda nätverksdata. Vi generaliserar våra skattningar till fall där kliquer kännetecknas inte bara av storlek utan också av nodattribut, vilket gör att vi kan uppskatta klique sammansättning efter storlek. Sist jämför vi våra skattningar på en mängd olika verkliga grafer och ger förslag på hur de ska användas.
I vårt senaste arbete REF presenterade vi statistiskt principiella estimatorer som räknar clique subgraphs av alla storlekar i en graf med hjälp av egocentriska urval av nätverksdata.
Estimating clique composition and size distributions from sampled network data
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS)', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}