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v v c(v) d(v) v 2 d(v)(d(v) )/2 2 2 v v : API G(V, E) V = {v, v 2,..., v n } ( ) n = V E v V N(v) = w V : (v, w) E v d(v) = N(v) 2. 2

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Academic year: 2021

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図 1: API による隣接ノードリストの取得の例 し,クエリ数に基づく特徴量推定を行い,グラフサンプリング 手法の性能比較を行った. 本論文の構成は以下の通りである.本研究の背景として,第 2 章で用語の表記や定義の説明を行い,第 3 章でランダムウォー クによるグラフサンプリング手法を述べる.第 4 章では計算機 実験を行う.第 5 章で本研究の関連研究を述べ,第 6 章で本研 究のまとめについて述べる. 2
図 3: NBRW の遷移確率の例 基づいて行われる.後半の再度重み付けプロセスについては SRW-rw と同様なプロセスを適用することができることが証明 されている.また NBRW-rw による推定量は SRW-rw による 推定量より低い分散値になることがわかっている [7] .この節で は NBRW の遷移方法と,重み付けプロセスの概要について述 べる. NBRW の遷移方法は1つ前のノードに遷移することを避け ながら,隣接ノードから一様ランダム選択し遷移するランダム ウォークである.例外として,初期
図 7: ナイーブな手法と Counting Triangles 法によるクラスタ係数推 定の NRMSE
図 9: P{D g > d } を推定した時の次数 d 当たりの NRMSE リ数基準で比較した場合は Counting Triangles 法の方が良い 結果になる.この場合,現実のソーシャルネットワークでのサ ンプリングを考えると,クエリ数基準の実験結果を採用すべき である. 図 8,9 の左側のグラフはサンプルサイズ基準でのランダム ウォーク比較であるが,どの結果も NBRW , SRW , MHRW の順番に精度が良い.サンプルサイズ基準の NBRW vs

参照

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