Обзор алгоритмов сжатия графов

Данная работа описывает способы сжатия прежде всего социальных(графы связей между пользователями в социальных сетях) и Web-графов(графы ссылок между сайтами).

Большинство алгоритмов на графах хорошо изучены и спроектированы из расчета того, что возможен произвольный доступ к элементам графа, на данный момент размеры социальных графов превосходят RAM среднестатистической машины по размеру, но в тоже время легко умещаются на жестком диске. Компромисным вариантом являтся сжатие данных с возможностью быстрого доступа к ним определенных запросов. Мы сконцентрируемся на двух:
а) получить список ребер для определенной вершины
б) узнать соединяются ли 2 вершины.

Современные алгоритмы позволяют ужимать данные до 1-5 бит на ссылку, что делает возможным работу с подобной базой на среднестатистической машине. Меня сподвигло написать данную статью именно желание уместить базу друзей vkontakte в 32GB оперативной памяти, что с учетом того что сейчас там порядка 300M аккаунтов со средней степенью вершины около 100 представляется вполне реалистичным. Именно на данной базе я буду проводить свои эксперименты.

Общими свойствами интересующих нас графов является
а) то что они большие, 1е6 — 1е9 и более верхин и порядка 1е9 ребер — что делает невозможным работу с ними напрямую в памяти, но позволяет без проблем хранить их даже на одном жестком диске. На сайте law.di.unimi.it/datasets.php представлен весь обширный спектр подобных баз.
б) рапредление степеней(degree) вершин, да и вообще все важные частотые характеристики описывается степенной зависимостью(Power-Law) как минимум асимптотически.
в) они разреженные. Средняя степень вершины ~ 100-1000.
г) вершины похожи — вероятность того что у вас общий друг в больше для связаных вершин.

Boldi и Vigna.

В данной работе граф в «естественном», несжатом виде будет представлятся массивом списков:

node1 -> link11,link12,link13...
node2 -> link21,link22,link23....
....

Где link[i,j] < link[i,j+1].

Таблица 1. Естественное кодирование графа. (Пример взят из работы [2])

Назовем разницу между индексами двух ссылок «гэпом».

Gap[i,j] = link[i,j-1] - link[i,j] 

Первой из семей алгоритмов компрессии являются методы, использующие следущие 2 основных подхода:
а) Эксплуатация локальности вершин. Вершины чаще ссылаются на «близкие» вершины, нежели на «дальние».
б) Эксплуатация похожести вершин. «Близкие» вершины ссылаются на одни и те же вершины.

В этих двух утверждениях кроется парадокс — термин «близости» вершин можно описать так же через похожесть, тогда наши утверждения превратятся в трюизм. Именно в разъяснении понятия «близости» и есть основное отличие между опробованными мной алгоритмами.

Первая работа на эту тему это повидимому K. Randall [1]. В ней был исследован веб-граф еще здравствующей Altavista, и было обнаружено что большинство ссылок ( 80% ) на графе локальные и имеют большое количество общих ссылок и было предложено использовать следущее референтное кодирование:
— новая вершина кодируется как ссылка на «похожую» + список добавлений и удалений, который в свою очередь кодируется гэпами + nibble coding.
Ребята сжали альтависту до 5бит за ссылку ( я буду стараться приводить наихудшие результаты сжатия в работах ). Данный подход получил большое развитие в работах Paolo Boldi и Sebastiano Vigna.

Ими был предложен более сложный метод референтного кодирования, представленный в таблице 2. Каждая вершина может иметь одну ссылку на «похожую», RefNr кодирует разность между текущей вершиной и ней, если RefNr равен нулю значит вершина не имеет ссылки. Copy list представляет из себя бит-лист, который кодирует какие вершины необходимо забрать по ссылке — если соответствующий бит Copy list равен 1, то данная вершина так же принадлежит и кодируемой. Потом Copylist так же кодируется RLE подобным алгоритмом и превращается в CopyBlocks:

01110011010 ->  0,0,2,1,1,0,0

Мы записываем длинну — 1 для каждого повторяющегося блока + значение первого блока ( 1 или 0 ), а оставшиеся в конце нули можно отбросить.

Остаток вершин преобразуется в гэпы, отдельно кодирются интервалы нулей (тут эксплуатируется особое свойство веб-графов, речь о котором пойдет ниже) а остальные гэпы(Residuals) записываются кодировнными одним из цифровых кодов (Golomb,Elias Gamma и как экстремум Huffman).

Как видно из таблицы 2, данное кодирование может быть многоуровневым — степень этой многоуровневости является одним из параметром кодировщика L, при большом L скорость кодировки а также раскодирования падает, но степень компрессии, увеличивается.

Таблица 2. Способ референтного кодирования, предложенного Boldi и Vigna для данных из таблицы 1. [2]

Распределение Гэпов в базах краулеров так же подчиняется Power-Law закону.

Рисунок 1. Распределение «Гэпов» в снапшоте по .uk сайтам — 18.5М страниц.

Что позволило сказать «близкие» аккаунты даны нам свыше в виде упорядоченных данных от вебкраулеров. И далее уже развивать работу по указанным выше двум направлениям: кодировать список ребер как модификацию одной из предыдущей вершины (референтное кодирование), хранить список ребер в виде «Гэпов» ( Gap[i,0] = Node[i] — link[i,0] ) — и, используя частотную характеристику, выявленную выше — кодировать данный список одним из многочисленных целочисленных кодов. Надо сказать, что получилось у них неплохо: 2-5 bit на ссылку [4]. В [2] и [3] предложены даже более простые методы референтного кодирования LM и SSL которые кодируют данные небольшими блоками. Результат превосходит или скорее соизмерим с BV алгоритмом. От себя хочу добавить, что даже простое кодирование гэпами дает соизмеримый результат на Web — базах и одновременно все методы использующие локальную «похожесть» заметно пасуют на социальных базах.

В социальных графах — данный эфект, похоже не наблюдается — на рисунке 2 представлено распределения гэпов по разным кускам базы данных vkontakte. Интересно что для первого миллиона аккаунтов log/log закон для Гэпов на самом деле выполняется. Но с увеличением количества данных. Распределение гэпов становится все более и более «белым».

Выборка 50к.	Выборка 100к.	Выборка 2М.

Рисунок 2. Распределение гэпов по базе друзей vkontakte.

Рисунок 3. Матрица смежности графа, vkontakte.

Рисунок 4. Матрица смежности до и после кластеризации. 100к пользователей.

На рисунке 3 предтавлена матрица смежности графа друзей, в логарифмическом виде. Она тоже не внушает особых надежд на компрессию такого рода. Гораздо интереснее выглядят данные, если каким либо образом предварительно кластеризовать наш граф. Рисунок 4 показывает матрицу смежности после прохода MCL ( Markov Cluster Algorithm) кластеризатора. Матрица соответствия становится почти диагональной (карта цветов логарифмическая, поэтому яркий желтый означает на несколько порядков большее количество связей между элементами) — и для компрессии таких данных уже отлично подходит и WebGraph и многие другие алгоритмы. (Asano [7] — на данный момент являющийся самым лучшим насколько мне известно по компрессии но и самым медленным по доступу к данным).

Но проблема в том, что MCL в худшем случае кубичен по времени и квадратичен по памяти (http://micans.org/mcl/man/mclfaq.html#howfast). В жизни все не так плохо для симметричных графов ( каким социальный граф почти является ) — но до линейности ему всеравно далеко. Еще большую проблему составляет то, что граф не умещается в памяти и надо придумывать распределенные техники кластеризации — а это уже совсем другая история. Промежуточное решение данной проблемы придумали Alberto Apostolico и Guido Drovandi [1] — перенумерацию графа, просто проходя по нему поиском в ширину (BFS-search). Таким образом гарантируется, что некоторая часть ссылающихся друг на друга вершин будет иметь близкие индексы. В своей работе они ушли от GAP кодирования и заменили его на достаточно сложную модель ссылочного кодирования, получив при этом 1-3 бит на кодируемую ссылку. На самом деле не очень ясна интуиция по которой BFS должен правильно компоновать вершины, но данный метод работает — я проделал данное кодирование для вконтактовской базы и посмотрел хистограмму по гэпам (Рисунок 5) — она выглядит очень многообещающе. Есть так же предложения, использовать Deep First Search вместо BFS, а так же более сложные схемы переиндексации например shingle reordering [7] — они дают схожий прирост. Есть еще один довод, почему BFS переиндексация должна/может работать — WebArchive базы хорошо кодируются, а они получены как раз последовательной индексацией живого интернет графа.

Рисунок 5. Распределение гэпов по базе друзей vkontakte после BFS индексации. 100k выборка

Таблица 2. Распределение гэпов по базе друзей vkontakte после BFS индексации. 1M выборка

Вторая работа Boldi и Vigna [5] посвящена теоретическому обоснованию кодирования списка гэпов различными цифровыми кодами а так же сравнение их с Хафмман кодированием как возможным upper bound. За основу берется то, что кодируемая величина распределена по закону Ципфа. Верхняя граница сжатия для различных параметров альфа получилась у них 4-13 бит на ссылку. Для базы вконтакте данный способ кодирования дал 18 бит на ссылку. Что конечно, уже не плохо и позволяет уместить всю базу в RAMе, но очень далеко от терретических оценок, приводимых в работах. На рисунке 5 показано сравнение распределения гэпов после BFS индексации, с распределением ципфа, максимально близким к практическим данным ( альфа = 1.15). На рисунке 6 показана матрица смежности для графа после BFS переиндексации — она хорошо отображает причину плохого сжатия — диагональ прочерчена хорошо но общий шум еще очень велик по сравнению с кластеризованой матрицой. Данные «плохие» результаты также подтверждаются работой [6].

Рисунок 6. Матрица смежности базы vkontakte. После BFS переиндексирования.

Биклики

Есть еще один, заслуживающий отдельного внимания метод — эксплуатация свойств графа. А именно выделение биклик (Bipartite graph) и генерация виртуальной вершины соединяющей 2 части подграфа. Это позволяет уменьшить длинну списков вершин для каждой стороны двудольного графа. Данная задача в общем случае NP-полная но существует множество хороших эвристик для нахождения двудольных подграфов. Данный метод предложен в [9], как и BV алгоритм породил множество других[10-11] и заслуживает более детального рассмотрения. На рисунке 6 описана лишь основная его идея.

А1 -> А2 B2 C2 D3 B1 -> А2 B2 C2 D4 C1 -> А2 B2 C2 D5	А1 -> V D3 B1 -> V D4 C1 -> V D5 V -> A2 B2 C2

Рисунок 6. Кодирование бикликами.

1. A. Alberto and G. Drovandi: Graph compression by BFS.
2. Sz. Grabowski and W. Bieniecki: Tight and simple Web graph compression.
3. Sz. Grabowski and W. Bieniecki Merging adjacency lists for efficient Web graph compression
4. P. Boldi and S. Vigna: The webgraph framework I: Compression techniques.
5. P. Boldi and S. Vigna: The webgraph framework II: Codes for the World-Wide-Web. WebGraphII.pdf
6. P. Boldi and S. Vigna. Permuting Web and Social Graphs.
7. Flavio Chierichetti, Ravi Kumar. On Compressing Social Networks.
8. Y. Asano, Y. Miyawaki, and T. Nishizeki: Efficient compression of web graphs.
9. Gregory Buehrer, Kumar Chellapilla. A Scalable Pattern Mining Approach to Web Graph Compression with Communities
10. Cecilia Hernandez, Gonzalo Navarro. Compressed Representations for Web and Social Graphs.
11. F. Claude and G. Navarro: Fast and compact web graph representations.

Автор: marten_de

Источник