В данном исследовании оценивается, может ли спектральная фильтрация ускорить непрерывное сопоставление подграфов (CSM) на динамических графах; установлено, что хотя ленивое обслуживание неэффективно, селективное точное обслуживание обеспечивает значительный прирост производительности.

  • Ленивое обновление спектральных границ теряет силу отсечения в течение четырёх обновлений, что делает его неприменимым там, где спектральное отсечение наиболее ценно.
  • Точное обслуживание доступно при селективности, поскольку полезность отсечения и стоимость пересчёта антикоррелированы; хаб-узлы никогда не отсекаются, что позволяет выполнять обновления на уровне микросекунд в малых окрестностях.
  • Интегрированные тесты устраняют до 51% кандидатов или пропускают 47% перечислений обновлений для двух движков, четырёх реальных графов и 77 запросов.
  • Подход ускоряет построение и сканирование списков, но не влияет на промежуточные этапы исследования, направляемого смежностью, за исключением специфических радиально-стратифицированных нагрузок, где ускорение составило 748x.

Авторы обобщают методологию промежуточных инвариантов для оценки фильтров CSM и публикуют переиспользуемый динамический локальный спектральный индекс для поддержки этой эффективной стратегии обслуживания.