桐、杭杭;克里斯托斯·法洛索斯;潘家瑜 重新启动随机漫游：快速解决方案和应用程序。 （英语） Zbl 1161.68701号 知识。信息系统。14，第3期，327-346（2008）。 摘要：图中的两个节点的关系有多密切？如何在巨大的、磁盘驻留的真实图形上快速计算此分数？带重新启动的随机行走（RWR）在加权图中的两个节点之间提供了良好的相关性得分，它已成功地用于许多设置，如图像的自动字幕、“连接子图”的泛化、个性化PageRank等。然而，RWR的直接实现不适用于大型图，需要二次空间和三次预计算时间，或者查询响应时间较慢。我们建议快速解决这个问题。我们方法的核心是利用许多真实图共享的两个重要属性：（a）线性相关性和（b）区块式社区结构。我们通过使用低秩矩阵近似来利用线性，通过图划分来利用群落结构，然后使用Sherman-Morrison引理来进行矩阵反演。在Corel图像和DBLP数据库上的实验结果表明，与直接实现相比，我们提出的方法实现了显著的节省：它们可以在预计算和存储成本方面节省几个数量级，并且在保持质量的前提下实现了高达150倍的速度。 引用于21文件 MSC公司： 68兰特 计算机科学中的图论（包括图形绘制） 68瓦05 非数值算法 关键词：相关性得分;带重启的随机行走;图形挖掘 软件：SimRank公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式 全文： 内政部 参考文献： [1] Achlioptas D，McSherry F（2001）低秩矩阵近似的快速计算。收件人：STOC·Zbl 1311.94032号 [2] Aditya B、Bhalotia G、Chakrabarti S、Hulgeri A、Nakhe C、Parag SS（2002）《银行：关系数据库中的浏览和关键字搜索》。包含：VLDB，第1083–1086页 [3] Balmin A，Hristidis V，Papakonstantinou Y（2004）Objectrank：数据库中基于权限的关键字搜索。输入：VLDB，564564–575 [4] http://www.informatik.uni-trier.de/\（\ sim\）ley/db/ [5] Deerwester S、Dumais S、Landauer T、Furnas G和Harshman R（1990年）。通过潜在语义分析进行索引。《美国社会科学杂志》41（6）：391–407·doi:10.1002/（SICI）1097-4571（199009）41:6<391:：AID-ASI1>3.0.CO；2-9 [6] Dhillon IS，Mallela S，Modha DS（2003）信息论联合聚类。摘自：第九届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议（KDD 03），华盛顿特区，8月24-27日 [7] Faloutsos C，McCurley KS，Tomkins A（2004）连接子图的快速发现。收录：KDD，第118-127页 [8] Flake G，Lawrence S，Giles C（2000）网络社区的有效识别。收录：KDD，第150–160页 [9] Fogaras D，Racz B（2004）《迈向扩展完全个性化的页面排名》。In：程序。WAW，第105–117页·Zbl 1109.68334号 [10] Geerts F，Mannila H，Terzi E（2004）基于关系链接的排名。包含：VLDB，第552-563页 [11] Girvan M，Newman MEJ（2002）社区结构是社会和生物网络。国家科学院程序7821–7826·Zbl 1032.91716号 [12] Golub G，Loan C（1996），矩阵计算。约翰·霍普金斯·Zbl 0865.65009号 [13] Haveliwala TH（2002）主题敏感页面排名。WWW，第517–526页 [14] 何杰，李明，张华，童华，张C（2004）基于流形库的图像检索。收录：ACM Multimedia，第9-16页 [15] Jeh G，Widom J（2002）Simrank：结构-控制相似性的度量。收录：KDD，第538–543页 [16] Jeh G，Widom J（2003）《缩放个性化网络搜索》。位于：WWW [17] Jolliffe I（2002）。主成分分析。海德堡施普林格·Zbl 1011.62064号 [18] Kamvar S，Haveliwala T，Manning C，Golub G（2003）利用web的块结构计算页面等级。斯坦福大学技术报告 [19] Karypis G和Kumar V（1999年）。不规则图的并行多级k路划分。SIAM版本41（2）：278–300·Zbl 0918.68073号 ·doi:10.1137/S0036144598334138 [20] Liben-Nowell D，Kleinberg J（2003）社交网络的链接预测问题。In：程序。CIKM公司·Zbl 1137.92356号 [21] Lu W、Janssen JCM、Milios EE、Japkowicz N和Zhang Y（2007）。引用图中的节点相似性。知识信息系统杂志11（1）：105–129·doi:10.1007/s10115-006-0023-9 [22] Ng A、Jordan M、Weiss Y（2001）《关于谱聚类：分析和算法》。In:NIPS，第849–856页 [23] Page L，Brin S，Motwani R，Winograd T（1998）PageRank引文排名：给网络带来秩序。斯坦福数字图书馆技术项目技术报告。SIDL-WP-1999-0120号文件（1999年11月11日版本） [24] Palopoli L、Rosaci D、Terracina G和Ursino D（2005年）。一种基于图形的方法，用于从具有异构格式的信息源中提取术语属性。知识信息系统杂志8（4）：462–497·doi:10.1007/s10115-004-0185-2 [25] 潘J-Y，杨H-J，Faloutsos C，Duygulu P（2004）自动多媒体跨模式相关发现。收录：KDD，第653-658页 [26] Piegorsch W和Casella GE（1990年）。反转矩阵和。SIAM版本32:470·Zbl 0706.65027号 ·数字对象标识代码：10.1137/1032080 [27] Rasmusen CE，Williams C（2006）机器学习的高斯过程。麻省理工学院出版社 [28] Sun J，Qu H，Chakrabarti D，Faloutsos C（2005）二部图中的邻域形成和异常检测。In:ICDM，第418-425页 [29] Tong H，Faloutsos C（2006）中心子图：问题定义和快速解决方案。输入：KDD [30] Zhou D、Bousquet O、Lal TN、Weston J、Scholkopf B（2003）《学习与地方和全球一致性》。输入：NIPS [31] Zhu X，Ghahramani Z，Lafferty JD（2003）使用高斯场和调和函数的半监督学习。In:ICML，第912-919页 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。