Resumen

Los volúmenes de gráficos del mundo real como el gráfico de conocimiento están aumentando rápidamente, lo que convierte al procesamiento de gráficos en streaming en un área de investigación candente. Procesar gráficos en un entorno de streaming plantea desafíos significativos desde diferentes perspectivas, entre los cuales el método de partición de gráficos juega un papel clave. En cuanto a las consultas de gráficos, un método de partición bien diseñado es esencial para lograr un mejor rendimiento. Los métodos de partición de gráficos existentes en línea requieren a menudo un conocimiento completo del gráfico, lo cual no es posible durante el procesamiento de gráficos en streaming. Para abordar este problema, proponemos un método de partición de gráficos en streaming orientado a la asociación llamado Assc. Este enfoque primero calcula los valores de rango de los vértices con un algoritmo híbrido de PageRank aproximado. Después de dividir estos vértices con un algoritmo de propagación de afinidad variante adaptado, se puede

• Materias:Calibración geométrica Núcleos computacionales Consultas de palabras clave Pronóstico probabilístico Máquina de aprendizaje
• Subjects:Geometric calibration Computational kernels Keyword queries Probabilistic forecasting Machine learning
• Palabras claves:Gráficos del mundo real; Procesamiento de gráficos en streaming; Método de particionamiento de gráficos; Consulta de gráficos; Método de particionamiento de gráficos en streaming orientado a asociaciones; Algoritmo de PageRank aproximado
• Keywords:Real-world graphs; Streaming graph processing; Graph partitioning method; Graph query; Association-oriented streaming graph partitioning method; Approximate PageRank algorithm