Notice bibliographique
Résumé
Graph mining applications analyze the structural properties of large graphs, and they do so by finding subgraph isomorphisms, which makes them computationally intensive. Existing graph mining techniques including both custom graph mining applications and general-purpose graph mining systems, develop efficient execution plans to speed up the exploration of the given query patterns that represent subgraph structures of interest. In this paper, we step beyond the traditional philosophy of optimizing the execution plans for a given set of patterns, and exploit the sub-structural similarities across different query patterns. We propose Pattern Morphing, a technique that enables structure-aware algebra over patterns to accurately infer the results for a given set of patterns using the results of a completely different set of patterns that are less expensive to compute. Pattern morphing "morphs" (or converts) a given set of query patterns into alternative patterns, while retaining full equivalency. It is a general technique that supports various operations over matches of a pattern beyond just counting (e.g., support calculation, enumeration, etc.), making it widely applicable to various graph mining applications like Motif Counting and Frequent Subgraph Mining. Since pattern morphing mainly transforms query patterns before their exploration starts, it can be easily incorporated in existing general-purpose graph mining systems. We evaluate the effectiveness of pattern morphing by incorporating it in Peregrine, a recent state-of-the-art graph mining system, and show that pattern morphing significantly improves the performance of different graph mining applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».