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国内刊号:11-1777/TP
国际刊号:1000-1239
发布日期:
作者:王晶晶,王延昊,姜文君,曾一夫,祝团飞,
关键词:时序子图, 子图计数, 时序图流, 随机采样, 图算法,
图数据中包含丰富的时间信息,其拓扑结构随时间动态演变,通常建模为时序图流.时序图流由一组节点和一系列带时间戳的有向边组成,节点、时序边随时间动态增加.其中时序子图是由传统子图模式推广而来,不仅考虑拓扑结构,同时将时序边的顺序和持续时间纳入考量.在时序图流中计算时序子图的出现次数是时序图研究中的一个基础问题.然而,传统流式子图计数方法不支持时序匹配,仅适用于不包含时间信息的简单无向图或有向图;并且,现有时序子图计数算法在不断产生新数据的时序图流场景下效率不高.因此,对时序图流上时序子图近似计数问题进行了研究,提出了基于蓄水池采样的流式边采样(streamingedgesampling,SES)算法,并从期望、方差、时间复杂度3个方面对SES算法进行了理论分析.最后,在4个真实数据集上进行了大量实验.实验结果表明,与基线方法相比,SES虽然返回的计数相对误差略大,但计算效率取得了最高3个数量级的大幅提升.
来源:2025年第3期
《计算机研究与发展》期刊编辑部
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