CMU-ML-10-100 Fast Nearest-neighbor Search in Disk-resident Graphs
Notice bibliographique
Résumé
Link prediction, personalized graph search, fraud detection, and many such graph mining problems revolve around the computation of the most “similar ” k nodes to a given query node. One widely used class of similarity measures is based on random walks on graphs, e.g., personalized pagerank, hitting and commute times, and simrank. There are two fundamental problems associated with these measures. First, existing online algorithms typically examine the local neighborhood of the query node which can become significantly slower whenever high-degree nodes are encountered (a common phenomenon in real-world graphs). We prove that turning high degree nodes into sinks results in only a small approximation error, while greatly improving running times. The second problem is that of computing similarities at query time when the graph is too large to be memoryresident. The obvious solution is to split the graph into clusters of nodes and store each cluster on a disk page; ideally random walks will rarely cross cluster boundaries and cause page-faults. Our contributions here are twofold: (a) we present an efficient deterministic algorithm to find the k closest neighbors (in terms of personalized pagerank) of any query node in such a clustered graph, and (b) we develop a clustering algorithm (RWDISK) that uses only sequential sweeps over data files. Empirical results on several large publicly available graphs like DBLP, Citeseer and Live-Journal ( ∼ 90 M edges) demonstrate that turning high degree nodes into sinks not only improves running time of RWDISK by a factor of 3 but also boosts link prediction accuracy by a factor of 4 on average. We also show that RWDISK returns more desirable (high conductance and small size) clusters than the popular clustering algorithm METIS, while requiring much less memory. Finally our deterministic algorithm for computing nearest neighbors incurs far fewer page-faults (factor of 5) than actually simulating random walks
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,040 |
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 ».