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English(EN) Average Distance Approximation for Static Large Graphs

Eppstein-Wang算法为大图提供精确的平均距离估计

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员评估了大网络中平均距离的估计方法，这是一项计算密集型任务。他们发现基于随机游走的方法不可靠且成本高昂，而基于地标的方法，特别是Eppstein-Wang (EW)算法，表现出卓越的性能。EW算法在计算时间短的情况下实现了高精度，在实验中误差率低至0.02%。研究表明，使用大约100个随机选择的节点子集足以对大多数大图进行准确估计，并且EW算法在单部图中比二部图更可靠。 AI

影响 为图分析提供了一种更有效的方法，可能影响依赖大规模网络数据的AI系统。

排序理由 该集群包含一篇学术论文，提出了针对特定计算问题的新算法和评估。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Kartikey Ahlawat ·

    静态大图的平均距离近似

    arXiv:2608.16916v1 Announce Type: cross Abstract: Calculating average distances in large-scale networks is computationally intensive and constrained by limited main memory, posing a significant challenge in graph analytics. This study explores and evaluates two primary approaches…

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