布隆，彼得;史蒂文·德罗伊 使用压缩进行大规模网络基模分析。 （英语） Zbl 1455.68134号 最小已知数据。发现。 34，第5期，1421-1453（2020）. 小结：我们介绍了一种新的查找方法网络模体当子图在数据中的频率高于零模型为了计算这个期望值，通常在从空模型中取样的多达1000个随机图上重复出现一个基序的完整或近似计数；昂贵得令人望而却步。我们使用最小描述长度文献中的观点来定义一种新的主题相关性度量方法。在我们的方法中，不需要来自空模型的样本。相反，我们计算零模型下数据的概率，并将其与专门设计的替代模型下的概率进行比较。通过这种新的相关性测试，我们可以通过随机抽样来搜索基序，而不需要精确计算基序的所有实例。这使得模体分析可以扩展到具有数十亿链接的网络。 引用于1文件 MSC公司： 68兰特 计算机科学中的图论（包括图形绘制） 05C82号 小世界图形、复杂网络（图形理论方面） 68T09号 数据分析和大数据的计算方面 关键词：图案;网络分析;最小描述长度 软件：DBpedia（数据库）;克里姆;科内克特 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Bloem}和\textit{S.de Rooij}，数据最小知识。迪斯科。34，第5号，1421--1453（2020；Zbl 1455.68134） 全文： 内政部 arXiv公司 OA许可证 参考文献： [1] 阿德里安，F。；Lijffijt，J。；De Bie，T.，《连接树木和森林的主观趣味》，Data Min Knowl Discov，33，4，1088-1124（2019）·Zbl 1458.68155号 [2] 阿加瓦尔，CC；Han，J.，《频繁模式挖掘》（2014），柏林：施普林格出版社，柏林·Zbl 1297.68010号 [3] 阿尔伯特·R。；巴拉巴西，AL，《复杂网络的统计力学》，《现代物理学评论》，第74、1、47页（2002年）·Zbl 1205.82086号 [4] Auer S、Bizer C、Kobilarov G、Lehmann J、Cyganiak R、Ives Z（2008）DBpedia：开放数据网的核心。摘自：《国际语义网络会议论文集》，第722-735页 [5] EA本德；Canfield，ER，具有给定度序列的标记图的渐近数，J 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