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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