Η δειγματοληψία γράφων και η διαχείριση ροών γραφημάτων, έχουν αποτελέσει σημαντικό
πεδίο μελέτης της επιστήμης των υπολογιστών και εξακολουθούν να απασχολούν την
επιστημονική κοινότητα, καθώς προσπαθούν να διαχειριστούν με αποδοτικό τρόπο μεγάλο
όγκο δεδομένων, τα οποία αποθηκεύονται στα εκάστοτε γραφήματα. Στα πλαίσια της
συγκεκριμένης διπλωματικής εργασίας, αρχικά παρουσιάστηκε το θεωρητικό υπόβαθρο
γνωστών αλγορίθμων Graph Sampling, δίνοντας έμφαση στον τρόπο λειτουργίας, αλλά και
παραθέτοντας ψευδοκώδικα με βάση τη βιβλιογραφία που μελετήθηκε. Σημαντικοί
αλγόριθμοι που εξετάστηκαν στην αντίστοιχη ενότητα είναι οι: Simple Random Walk
Sampling, Random Walk Sampling with Flyback, Induced Subgraph Random Walk Sampling,
Snowball Sampling, Forest Fire Sampling και Metropolis Hasting Random Walk Sampling και
TIES. Αντίστοιχη προσέγγιση ακολουθήθηκε και στη περίπτωση των αλγορίθμων Graph
Streaming, όπου επίσης παρουσιάστηκαν και περιπτώσεις χρήσης των μεθόδων αυτών.
Επιπλέον παρατέθηκαν συγκεκριμένες περιπτώσεις εφαρμογής, όπως: καταμέτρηση
τριγώνων, ελάχιστο γεννητικό δέντρο και συντομότερες διαδρομές. Όσο αφορά το
πειραματικό μέρος της διπλωματικής εργασίας, διαχωρίστηκε σε δύο μέρη. Στο πρώτο μέρος
πραγματοποιήθηκε πειραματική διαδικασία πάνω σε μια βιβλιοθήκη της Python, η οποία
εμπεριέχει αλγορίθμους Graph Sampling. Οι αλγόριθμοι, οι οποίοι εκτελέστηκαν,
αξιολογήθηκαν ως προς το πλήθος των δειγματοληπτημένων κορυφών και ακμών μέσω της
παρουσίασης των αντίστοιχων συγκριτικών γραφημάτων. Στο δεύτερο μέρος δοκιμάστηκε η
χρήση υλοποίησης (Stream Graph Generator) δίνοντας διαφορετικές εισόδους και
παρατηρώντας τα αντίστοιχα αποτελέσματα. Καταγράφηκαν κυρίως αποτελέσματα όσο
αφορά την εμφάνιση συγκεκριμένων μοτίβων στις ροές οι οποίες προέκυψαν.

Graph sampling and graph flow management have been an important field of study of
Computer Science and continue to be of concern to the scientific community as they attempt
to efficiently manage large amounts of data stored in graphs. In the context of this thesis, the
theoretical background of well-known Graph Sampling algorithms was initially presented,
emphasizing the mode of operation, but also quoting pseudocode based on the literature
studied. Important algorithms examined in the corresponding section are: Simple Random
Walk Sampling, Random Walk Sampling with Flyback, Induced Subgraph Random Walk
Sampling, Snowball Sampling, Forest Fire Sampling and Metropolis hast Random Walk
Sampling and TIES. A similar approach was followed in the case of Graph Streaming
algorithms, where cases of use of these methods were also presented. In addition, specific
application cases were listed, such as: triangle count, minimum birth tree and shorter paths.
As for the experimental part of the thesis, it was divided into two parts. In the first part, an
experimental procedure was carried out on a Python library, which includes Graph Sampling
algorithms. The algorithms, which were executed, were evaluated in terms of the number of
sampled vertices and edges by presenting the corresponding comparative graphs. The second
part tested the use of implementation (Stream Graph Generator) by giving different inputs
and observing the corresponding results. Results were mainly recorded regarding the
appearance of specific patterns in the flows that emerged.