MOSER: Scalable Network Motif Discovery Using Serial Test
Notice bibliographique
Résumé
Given a graph G , a motif (e.g., 3-node clique) is a fundamental building block for G. Recently, motif-based graph analysis has attracted much attention due to its efficacy in tasks such as clustering, ranking, and link prediction. These tasks require Network Motif Discovery (NMD) at the early stage to identify the motifs of G. However, existing NMD solutions have two drawbacks: (1) Lack of theoretical guarantees on the quality of the samples generated using the existing methods, and (2) inefficient algorithms, which are not scalable for large graphs. These limitations hinder the exploration of motifs for analyzing large graphs. To address the above issues, we propose a novel solution named MOSER ( MO tif Discovery using SER ial Test). This novel NMD framework leverages a significance testing method known as the serial test, which differs from the existing solutions. We further propose two fast incremental subgraph counting algorithms, allowing MOSER to scale to larger graphs than ever possible before. Extensive experimental results show that using MOSER can improve the state-of-the-art up to 5 orders of magnitude in efficiency and that the motifs found by MOSER facilitate downstream tasks such as link prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».