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  Tiered Sampling: An Efficient Method for Counting Sparse Motifs in Massive Graph Streams

De Stefani, L., Terolli, E., & Upfal, E. (2021). Tiered Sampling: An Efficient Method for Counting Sparse Motifs in Massive Graph Streams. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 15(5): 79, pp. 1-52. doi:10.1145/3441299.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-ED51-2 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-ED52-1
Genre: Zeitschriftenartikel
Latex : Tiered Sampling: {A}n Efficient Method for Counting Sparse Motifs in Massive Graph Streams

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
De Stefani, Lorenzo1, Autor
Terolli, Erisa2, Autor           
Upfal, Eli1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20212021
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1145/3441299
BibTex Citekey: DeStefani2021
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : ACM
Seiten: - Band / Heft: 15 (5) Artikelnummer: 79 Start- / Endseite: 1 - 52 Identifikator: ISSN: 1556-4681