动态图的结构熵增量测量

Core Concepts

提出了一种新的增量式结构熵测量框架Incre-2dSE,能够有效地捕捉动态图社区演化特征并大幅降低计算时间。

Abstract

本文提出了一种新的增量式结构熵测量框架Incre-2dSE,用于高效地测量动态图的更新结构熵。该框架包括两个阶段:初始化阶段和测量阶段。

初始化阶段:

1. 从原始图和其编码树中提取结构数据,包括节点度、社区体积和割边数等。
2. 计算并保存结构表达式,包括节点级、社区级和图级的统计量。

测量阶段:

1. 根据增量序列生成调整数据,描述从原始图到更新图的变化。提出了两种动态调整策略:朴素调整策略和节点移动调整策略。
2. 利用调整数据和结构表达式,通过新设计的增量公式高效计算更新后的二维结构熵。

该框架能够有效捕捉社区演化特征,大幅降低计算时间,并提供良好的可解释性。

Stats

图的总边数从m变为m+n
节点v的度数从d变为d+δ(v)
社区α的体积从Vα变为Vα+δV(α)
社区α的割边数从gα变为gα+δg(α)

Quotes

无

Key Insights Distilled From

Incremental Measurement of Structural Entropy for Dynamic Graphs

by Runze Yang,H... at arxiv.org 04-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2207.12653.pdf

Deeper Inquiries

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