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1. (WO2018203956) SYSTEMS AND METHODS TO DETECT CLUSTERS IN GRAPHS
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Pub. No.: WO/2018/203956 International Application No.: PCT/US2018/018120
Publication Date: 08.11.2018 International Filing Date: 14.02.2018
IPC:
G06F 17/30 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
17
Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
30
Information retrieval; Database structures therefor
Applicants:
GOOGLE LLC [US/US]; 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, California 94043, US
Inventors:
EPASTO, Alessandro; US
PAES LEME, Renato Purita; US
LATTANZI, Silvio; US
Agent:
PROBST, Joseph J.; US
BATAVIA, Neil, M.; US
Priority Data:
62/500,22102.05.2017US
Title (EN) SYSTEMS AND METHODS TO DETECT CLUSTERS IN GRAPHS
(FR) SYSTÈMES ET PROCÉDÉS DE DÉTECTION DE GRAPPES DANS DES GRAPHES
Abstract:
(EN) The present disclosure provides a new framework and associated techniques, referred to herein as "ego-splitting," that enable the detection of clusters in graphs that are descriptive of networks, including highly complex networks. Ego-splitting leverages local structures within a graph known as ego-nets to de-couple overlapping clusters. For example, an ego-net can be the subgraph induced by the neighborhood of each node. Ego-splitting is a highly scalable and flexible framework, with provable theoretical guarantees. Ego-splitting reduces the complex overlapping clustering problem to a simpler and more amenable non-overlapping (also known as partitioning) problem. Ego-splitting enables the scaling of community detection to graphs with tens of billions of edges and outperforms previous solutions.
(FR) La présente invention concerne une nouvelle structure et des techniques associées, appelées ici "ego-division" qui permettent la détection de grappes dans des graphes décrivant des réseaux, y compris des réseaux hautement complexes. L'ego-division tire profit de structures locales à l'intérieur d'un graphe connu sous le nom de réseaux ego pour découpler des grappes se chevauchant. Par exemple, un réseau ego peut être le sous-graphe induit par le voisinage de chaque nœud. L'ego-division est une structure hautement évolutive et flexible, avec des garanties théoriques prouvables. L'ego-division réduit le problème de regroupement de chevauchements complexes en un problème de non chevauchement plus simple et plus approprié (également connu sous le nom de partitionnement). L'ego-division permet la mise à l'échelle de la détection de communauté à des graphes avec des dizaines de milliards de bords et réalise les solutions précédentes.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)