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【24h】

Memory-Efficient and Accurate Sampling for Counting Local Triangles in Graph Streams: From Simple to Multigraphs

机译:高效,精确的内存采样,用于统计图流中的局部三角形:从简单图到多图

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摘要

How can we estimate local triangle counts accurately in a graph stream without storing the whole graph? How to handle duplicated edges in local triangle counting for graph stream? Local triangle counting, which computes the number of triangles attached to each node in a graph, is a very important problem with wide applications in social network analysis, anomaly detection, web mining, and the like.
机译:如何在不存储整个图的情况下准确地估计图流中的局部三角形计数?如何处理图形流的局部三角形计数中的重复边?局部三角形计数是计算连接到图形中每个节点的三角形数量,它在社交网络分析,异常检测,Web挖掘等广泛应用中是一个非常重要的问题。

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