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オンラインソーシャルネットワークといった、規模や入手性を理由として全体の解析が現実的でないグラフに対して、全体の特徴量を推定するために、グラフサンプリングが行われる。我々は2通りのアプローチで、推定精度の向上を達成した。第一のアプローチは、対象のグラフが複雑ネットワークであることを仮定してその仮定を活用することである。第二のアプローチは、通常のランダムウォークをnon-backtrackingランダムウォークに置き換えることである。後者の手法は、既存手法と比較して、同一のサンプル頂点数を収集するために必要なステップ数を減らし、なおかつ、同一のサンプル頂点数で比較してもより高い精度を達成した。
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