Marshall-Olkin extended Zipf distribution
Visualitza/Obre
10.1007/978-3-319-27308-2_40
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/105912
Tipus de documentCapítol de llibre
Data publicació2015-12-18
EditorSpringer
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
Being able to generate large synthetic graphs resembling those found in the real world, is of high importance for the design of new graph algorithms and benchmarks. In this paper, we first compare several probability models in terms of goodness-of-fit, when used to model the degree distribution of real graphs. Second, after confirming that the MOEZipf model is the one that gives better fits, we present a method to generate MOEZipf distributions. The method is shown to work well in practice when implemented in a scalable synthetic graph generator.
CitacióPerez-Casany, M., Duarte-López, A., Prat-Pérez, A. Marshall-Olkin extended Zipf distribution. A: "Using the Marshall-Olkin extended zipf distribution in graph generation". Berlín: Springer, 2015, p. 493-502.
ISBN978-3-319-27307-5
Versió de l'editorhttps://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-27308-2_40
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
1304.4540.pdf | 452,9Kb | Visualitza/Obre |