对大型无向图进行采样

Question

我正在处理一个非常大型无向图（来自一家电信公司的社交网络）。

我在这张图上应用了一个聚类算法来找到它最相关的社区。问题是算法很慢，我需要用一个较小的图来测试它来调整一些参数。

最近，我萌生了从这张大图中获取样本的想法。该样本必须代表原始图形。

是否有人知道获取该样本的最佳算法？样本的最小大小应该是多少 (is it 15%?)？

我已经阅读了一些关于large有向图上采样的文章（Estimating and Sampling Graphs with Multidimensional Random Walks, and Sampling from Large Graphs），似乎没有任何关于无向图的文章图表。

如果您需要更多信息，请告诉我。

非常感谢，

直流

Answer 1

出于抽样目的，您可以将无向图视为有向图。假设有向图允许循环，任何有向图的采样策略都应该有效。您只是想对节点和边进行采样，因此成为样本一部分的任何边都只接受两个方向的边。