本文利用组合数学的方法及邻接矩阵，得出了关于简单图 $G$ 中包含特定顶点 $v_i$ 的长度为 6 和 7 的路径数以及 7 元环数量的明确式子。

May, 2014

本文介绍一种基于三路径采样和特殊剪枝技术的采样算法，可准确估算所有 4 个顶点模式子图的频率，并在容易实现和计算效率上优于传统枚举和采样算法。

Nov, 2014

分析具有随机坐标和任意维度几何空间中的图。使用最大聚类的大小数值方法得到关键的连通性。我们推导了一个群集系数的解析表达式，表明即使在无限维度下，这些图形与标准随机图形明显不同，包括与图形双分区相关的见解。

Mar, 2002

本文提供了一种面向带权有向图的广义框架，可以计算（估算）多次边权重，并以不同准确性和运行时开销进行优化，从而提出了一个最短路径问题的广义形式。我们介绍了该问题的一个完整的任何时刻的解法算法，并在实验中证明了其有效性。

Aug, 2022

本文研究的问题是，在部分边缘方向已知的情况下，如何计算马尔科夫等价类中有向无环图的数量。我们发现，这个问题在一个有趣的实例类中是可固定参数可解的，因为我们建立了一个计数算法，它所需要的时间是该图大小的多项式，其次数不依赖于作为输入提供的附加边的数量。

Jun, 2022

该论文介绍了一种可用于计算图中任何小模式的算法框架，并将其应用于计算所有 5 个顶点子图的精确计数。研究者采用将模式切分为较小的模式，并利用较小模式的计数来获得较大的计数的方法，并利用图形的度方向进一步降低运行时间。

Oct, 2016

本文提供了一种简单快速的计算方法，即可将时间序列转换为图形，该方法称为可视性算法。生成的图形在结构上继承了系列的多个特性，如周期系列转换为规则图形，随机系列则转换为随机图形。 此外， 分形系列转化为无标度网络，这增强了幂律分布与分形性相关的事实。 可以利用这种新方法来从新的角度表征时间序列。

Oct, 2008

通过研究基于图形的聚类算法，特别是谱聚类，探讨了图的构建方式（图的选择、参数的选择、权重的选择）对最终聚类结果的影响，并以各种随机几何图形上的聚类质量和目标函数收敛值的例子，说明了在不同类型的图形上聚类结果有着不同的影响。

Feb, 2011

通过设计 TETRIS 算法，本研究在只能通过随机游走获取部分访问权限的情况下，实现了三角计数的可靠并实用的估计，该算法为首个证明的次线性算法，适用于低混合时间的图，可通过查看边数的 3% 来获得 5% 的相对误差的估计值。

Jun, 2020

本研究探讨了使用独立集合查询进行图边估计的问题，并提出了两种算法来估计 n 个顶点的图中边的数量。

Nov, 2017