超图中的超距离预言者
摘要：在超图中研究点对点距离估计，其中查询由一个正整数s参数化，该参数定义了被视为相邻的两个超边所需的重叠级别。为了回答s-距离查询，我们首先探讨了一个基于给定超图的线图的Oracle，并讨论了它的局限性：主要问题是线图通常比原始超图大几个数量级。然后，我们引入了HypED，一个基于预定义大小的基准Oracle，直接建立在超图上，从而避免了构造线图。我们的框架可以用来近似回答任何s值的顶点到顶点、顶点到超边和超边到超边的s-距离查询。我们框架的基本观察是，随着s增加，超图变得更加分散。我们展示了如何利用这一点来改善基准的位置，通过识别超图的s-连通分量。为了完成这个任务，我们设计了一种基于并查集技术和动态倒排索引的高效算法。我们在几个现实世界的超图上进行了实验评估HypED，并证明了其在回答不同s值的s-距离查询中的通用性。我们的框架可以在几毫秒内回答这些查询，同时在创建时允许对索引大小和逼近误差进行精细控制。最后，我们证明了s-距离Oracle在两个应用中的实用性，即基于超图的推荐和在蛋白质相互作用的上下文中近似计算顶点和超边的s-紧密中心性。
作者：Giulia Preti and Gianmarco De Francisci Morales and Francesco Bonchi
论文ID：2306.02696
分类：Data Structures and Algorithms
分类简称：cs.DS
提交时间：2023-06-06