[論文レビュー] A Survey on Subgraph Counting: Concepts, Algorithms and Applications to Network Motifs and Graphlets

Pedro Ribeiro, Pedro Paredes+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 29, 2019

Complex Network Analysis Techniques参考文献 172被引用数 43

ひとこと要約

この論文は、部分グラフカウントの総合的な調査を提供し、正確・近似・並列アルゴリズムを分類し、それらをネットワークモチーフとグラフレットと関連付け、実装と適用を提示する。

ABSTRACT

Computing subgraph frequencies is a fundamental task that lies at the core of several network analysis methodologies, such as network motifs and graphlet-based metrics, which have been widely used to categorize and compare networks from multiple domains. Counting subgraphs is however computationally very expensive and there has been a large body of work on efficient algorithms and strategies to make subgraph counting feasible for larger subgraphs and networks. This survey aims precisely to provide a comprehensive overview of the existing methods for subgraph counting. Our main contribution is a general and structured review of existing algorithms, classifying them on a set of key characteristics, highlighting their main similarities and differences. We identify and describe the main conceptual approaches, giving insight on their advantages and limitations, and provide pointers to existing implementations. We initially focus on exact sequential algorithms, but we also do a thorough survey on approximate methodologies (with a trade-off between accuracy and execution time) and parallel strategies (that need to deal with an unbalanced search space).

研究の動機と目的

• 既存のサブグラフカウントアルゴリズム（正確・近似・並列）の構造化された包括的レビューを提供する。
• 主要な特徴に沿ってアルゴリズムを分類し、その類似点・相違点・制限を特定する。
• 概念的アプローチを浮き彫りにし、実用的な実装を論じ、カウントをネットワークモチーフやグラフレットの応用に関連づける。
• ネットワーク中心、サブグラフ中心、セット中心のカウントアプローチの区別を明確にする。
• 異なるカウント戦略をいつ使用すべきかの指針を提供し、利用可能な実装を示す。

提案手法

• サブグラフカウントの文献を、六つの特徴（アプローチ、タイプ、k制限、オービット認識、有向、コード可用性）にわたる分類学に整理する。
• 正確なカウントを列挙法と解析法に分け、次に単一サブグラフ探索とカプセル化アプローチを論じる。
• 近似カウントと並列戦略を検討し、精度と実行時間のトレードオフ、非均衡な探索空間の対処方法を詳述する。
• 歴史的視点を提供し、サブグラフカウント、モチーフ、グラフレットの形式的定義を明確にする。
• サブグラフカウントを関連問題（FSM、サブグラフ同形性）と比較し、実装上の実用的考慮点を論じる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 正確なサブグラフカウントの主なアルゴリズム的パラダイムは何で、それらはアプローチとスケーラビリティの面でどう異なるか？
• RQ2 近似カウントと並列戦略は、性能のために精度をどのようにトレードオフし、それぞれの制限は何か？
• RQ3 ネットワーク中心、サブグラフ中心、セット中心のカウント法の選択に影響を与える主要な要因は何か？
• RQ4 主要なカウント手法の実装は何があり、それらはネットワークモチーフやグラフレットの実践的応用とどう関連するか？
• RQ5 サブグラフのカウントは、モチーフの有意性やグラフレットベースの比較など、より広いネットワーク分析タスクとどのように関連するか？

主な発見

• 本調査は、50以上の正確・近似・並列サブグラフカウントアルゴリズムに関する総合的な分類と歴史的展望を提供する。
• 概念的アプローチ、利点、制限を明確にし、既存の実装への手掛かりを提示する。
• ネットワークモチーフ、グラフレット、オービット認識分析におけるサブグラフカウントの役割と、それらのさまざまな分野での応用について論じる。
• ネットワーク中心、サブグラフ中心、セット中心のカウント戦略を区別し、それぞれいつ有利かを説明する。
• サブグラフカウントとサブグラフ同形性、グラフレット度分布、およびネットワークアライメントとの関係を強調する。