ASAP:快速，大规模的近似图形模式挖掘

摘要

虽然人们对处理具有底层图结构的数据非常感兴趣，但现有的分布式图处理系统需要几分钟甚至几个小时才能在图上挖掘简单的模式。本文提出了一种用于图模式挖掘的快速近似计算引擎ASAP。ASAP利用了图近似理论中最先进的结果，并将其扩展到分布式设置中的一般图模式。为了使用户能够在结果准确性和延迟之间进行权衡，我们提出了一种新的方法来为给定的计算构建错误-延迟配置文件(ELP)。我们已经在一个通用的分布式数据流平台上实现了ASAP，并在几种图形模式上对其进行了广泛的评估。bob体育客户端下载我们的实验结果表明，ASAP比现有的精确模式挖掘解决方案高出77倍。此外，ASAP可以扩展到具有数十亿条边的图，而不需要大型集群。