論文の概要: Role Similarity Metric Based on Spanning Rooted Forest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07872v2
• Date: Mon, 1 Apr 2024 04:51:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 00:07:06.332640
• Title: Role Similarity Metric Based on Spanning Rooted Forest
• Title（参考訳）: スパンニングルート森林を基盤とした役割類似性指標
• Authors: Qi Bao, Zhongzhi Zhang, Haibin Kan,
• Abstract要約: 既存の役割類似度メトリクスは、高時間と空間コストのため、大規模な現実世界ネットワーク上のトップkクエリを処理できない。 textsfForestSimは許容される役割類似度尺度であり、対応するトップk類似度探索アルゴリズムを考案する。 その結果,textsfForestSimは100万規模のネットワーク上で効率的に動作し,最先端の手法に匹敵する性能を発揮することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.35704965777052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a fundamental issue in network analysis, structural node similarity has received much attention in academia and is adopted in a wide range of applications. Among these proposed structural node similarity measures, role similarity stands out because of satisfying several axiomatic properties including automorphism conformation. Existing role similarity metrics cannot handle top-k queries on large real-world networks due to the high time and space cost. In this paper, we propose a new role similarity metric, namely \textsf{ForestSim}. We prove that \textsf{ForestSim} is an admissible role similarity metric and devise the corresponding top-k similarity search algorithm, namely \textsf{ForestSimSearch}, which is able to process a top-k query in $O(k)$ time once the precomputation is finished. Moreover, we speed up the precomputation by using a fast approximate algorithm to compute the diagonal entries of the forest matrix, which reduces the time and space complexity of the precomputation to $O(\epsilon^{-2}m\log^5{n}\log{\frac{1}{\epsilon}})$ and $O(m\log^3{n})$, respectively. Finally, we conduct extensive experiments on 26 real-world networks. The results show that \textsf{ForestSim} works efficiently on million-scale networks and achieves comparable performance to the state-of-art methods.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク解析における根本的な問題として、構造ノードの類似性はアカデミアで注目され、幅広い応用で採用されている。 これらの構造ノード類似度尺度のうち、自己同型コンフォメーションを含むいくつかの公理的性質を満たすため、役割類似性は際立っている。 既存の役割類似度メトリクスは、高時間と空間コストのため、大規模な現実世界ネットワーク上のトップkクエリを処理できない。 本稿では,新しい役割類似度指標,すなわちtextsf{ForestSim}を提案する。 本研究は,<textsf{ForestSim} が許容される役割類似度尺度であることを証明し,事前計算が完了すると,トップkクエリを$O(k)$で処理できる対応するトップk類似度探索アルゴリズムである \textsf{ForestSimSearch} を考案する。 さらに、高速近似アルゴリズムを用いて事前計算の時間と空間の複雑さを、それぞれ$O(\epsilon^{-2}m\log^5{n}\log{\frac{1}{\epsilon}})$と$O(m\log^3{n})$に減少させる。 最後に,26の現実世界ネットワークについて広範な実験を行った。 その結果, \textsf{ForestSim} は100万規模のネットワーク上で効率的に動作し, 最先端の手法に匹敵する性能を発揮することがわかった。

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