基于两种子结构感知的社交网络Graphlets采样估计算法

论文摘要

graphlets是指大规模网络中节点数目较少的连通诱导子图,在社交网络和生物信息学领域有着广泛的应用。由于精确计数的计算成本较高,目前大多采用随机游走采样算法来近似估计graphlets的频率。随着节点数目的增多,graphlets的种类数增长迅速且结构变化复杂,快速估计大规模网络中所有种类的graphlets的频率是一项挑战。文中提出了基于两种子结构的随机游走采样算法CSRW2来估计graphlets频率,即给定graphlets节点数k（k=4,5）,通过采样k-graphlets的子结构（k-1）-path和3-star得到两种样本,之后用比例放大法综合,以高效估计graphlets并适应graphlets结构的复杂变化。实验结果表明,CSRW2能以统一的框架估计所有k-graphlets类型的频率,其估计精度优于现有代表性算法,更适用于频率较低且结构较稠密的graphlets。例如,用CSRW2估计真实网络sofb-Penn94中的5-graphlets,当样本数为2万时,标准均方根误差的平均值由WRW算法的0.8降低至CSRW2算法的0.22左右。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵倩倩,吕敏,许胤龙

关键词: 社交网络,频率,随机游走,采样算法,无偏估计

来源: 计算机科学 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学

单位: 中国科学技术大学计算机科学与技术学院高性能计算安徽省重点实验室

基金: 国家自然科学基金面上项目(61672486)资助

分类号: O157.5

页码: 314-320

总页数: 7

文件大小: 1214K

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标签：社交网络论文;  频率论文;  随机游走论文;  采样算法论文;  无偏估计论文;