グラフノードの2次近似R

Question

大きなグラフ内のすべてのノードの正確な次数の近傍を見つける効率的な方法を探しています。それはスパース行列としてグラフを保存するにもかかわらず、igraph::egoが吹くまで：

require(Matrix) 
require(igraph) 
require(ggplot2) 

N <- 10^(1:5) 
runtimes <- function(N) { 
    g <- erdos.renyi.game(N, 1/N) 
    system.time(ego(g, 2, mindist = 2))[3] 
} 
runtime <- sapply(N, runtimes) 
qplot(log10(N), runtime, geom = "line") 

を、より効率的な方法はありますか？

Answer 1

隣接行列を直接使用すると、大幅な改善が得られます。オルドスレーニイの例えば

# sparse adjacency-matrix calculation of indirect neighbors ------------------- 

diff_sparse_mat <- function(A, B) { 
    # Difference between sparse matrices. 
    # Input: sparse matrices A and B 
    # Output: C = (A & !B), using element-wise diffing, treating B as logical 
    stopifnot(identical(dim(A), dim(B))) 
    A <- as(A, "generalMatrix") 
    AT <- as.data.table(summary(as(A, "TsparseMatrix"))) 
    setkeyv(AT, c("i", "j")) 
    B <- drop0(B) 
    B <- as(B, "generalMatrix") 
    BT <- as.data.table(summary(as(B, "TsparseMatrix"))) 
    setkeyv(BT, c("i", "j")) 
    C <- AT[!BT] 
    if (length(C) == 2) { 
    return(sparseMatrix(i = C$i, j = C$j, dims = dim(A))) 
    } else { 
    return(sparseMatrix(i = C$i, j = C$j, x = C$x, dims = dim(A))) 
    } 
} 

distance2_peers <- function(adj_mat) { 
    # Returns a matrix of indirect neighbors, excluding the diagonal 
    # Input: adjacency matrix A (assumed symmetric) 
    # Output: (A %*% A & !A) with zero diagonal 
    indirect <- forceSymmetric(adj_mat %*% adj_mat) 
    indirect <- diff_sparse_mat(indirect, adj_mat) # excl. direct neighbors 
    indirect <- diff_sparse_mat(indirect, Diagonal(n = dim(indirect)[1])) # excl. diag. 
    return(indirect) 
}  

、半分で今10^7のネットワークではなく^ 5 10を分析することができる。

N <- 10^(1:7) 
runtimes <- function(N) { 
    g <- erdos.renyi.game(N, 1/N, directed = FALSE) 
    system.time(distance2_peers(as_adjacency_matrix(g)))[3] 
} 
runtime <- sapply(N, runtimes) 
qplot(log10(N), runtime, geom = "line") 

得マトリックスcontainstで（i、j）iからjまでの長さ2のパスの数（i自体を含むパスを除く）。