Для тестирования значимости или масштабируемости алгоритмов анализа сетей (например, поиска сообществ в графе) необходимо иметь датасет из разных графов разного размера. Однако, обычно в наличии есть небольшое количество реальных графов, а кроме того, их свойства могут сильно различаться в зависимости от домена: социальные графы, графы звонков, биологические и т.д. Поэтому необходимо уметь генерить случайные графы разного размера, похожие на данный и имеющие свойства, характерные для графов из этого домена.
Особенностью рассмотренной задачи также является то, что часто ребра графа ориентированны и имеют веса, а сами графы имеют сообщества. Соответственно, генерируемые графы тоже должны быть ориентированными, взвешенными и иметь сообщества с похожей структурой.
В докладе предлагается метод генерации случайных графов, основанный на эмбеддинге графа (graph embedding). Graph embedding успешно используется для автоматического извлечения графовых признаков путем представления вершин графа векторами небольшой размерности. Будет рассказано о том, как этот подход применить для генерации похожих на данный граф случайных направленных взвешенных графов с сообществами.

Докладчик: Дробышевский Михаил