个性化PageRank在具有增量索引更新方案的演化图上
摘要：个性化页面排名（PPR）是图挖掘中的一种基本接近度度量。由于计算准确的SSPPR查询答案是禁止的，大多数现有解决方案转向具有保证的近似查询。目前最先进的近似SSPPR查询解决方案是基于索引的，主要关注静态图，而现实世界的图通常是动态变化的。然而，现有的索引更新方案无法实现亚线性的更新时间。出于这个原因，我们提出了一个高效的索引方案，以在每次图更新后的预期O(1)时间内维护索引化的随机游走。为了减少空间消耗，我们进一步提出了一种新的采样方案，以在支持O(1)索引更新成本的同时删除顶点的辅助数据结构，适用于进化图。广泛的实验表明，我们的更新方案在更新性能上比现有的基于索引的动态方案速度提升了数个数量级，而不损失查询效率。
作者：Guanhao Hou, Qintian Guo, Fangyuan Zhang, Sibo Wang, Zhewei Wei
论文ID：2212.10288
分类：Databases
分类简称：cs.DB
提交时间：2022-12-27