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Graph Summarization Methods and Applications: A Survey

机译：图汇总方法和应用：调查

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While advances in computing resources have made processing enormous amounts of data possible, human ability to identify patterns in such data has not scaled accordingly. Efficient computational methods for condensing and simplifying data are thus becoming vital for extracting actionable insights. In particular, while data summarization techniques have been studied extensively, only recently has summarizing interconnected data, or graphs, become popular. This survey is a structured, comprehensive overview of the state-of-the-art methods for summarizing graph data. We first broach the motivation behind and the challenges of graph summarization. We then categorize summarization approaches by the type of graphs taken as input and further organize each category by coremethodology. Finally, we discuss applications of summarization on real-world graphs and conclude by describing some open problems in the field.
机译：尽管计算资源的进步使处理大量数据成为可能，但人类识别此类数据中的模式的能力并未相应地扩展。因此，用于压缩和简化数据的高效计算方法对于提取可行的见解变得至关重要。特别地，尽管已经广泛地研究了数据汇总技术，但是直到最近，汇总互连数据或图形才成为流行。此调查是对图形数据进行汇总的最新方法的结构化，全面概述。我们首先探讨图摘要的背后动机和挑战。然后，我们根据作为输入的图的类型对汇总方法进行分类，并通过核心方法进一步组织每个类别。最后，我们讨论了汇总在现实世界图上的应用，并通过描述该领域中的一些未解决的问题得出结论。

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