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Der Umwelt zuliebe
Large-scale Graph Analysis: System, Algorithm and Optimization
Yingxia Shao, Bin Cui, Lei Chen (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
This book introduces readers to a workload-aware methodology for large-scale graph algorithm optimization in graph-computing systems, and proposes several optimization techniques that can enable these systems to handle advanced graph algorithms efficiently. More concretely, it proposes a workload-aware cost model to guide the development of high-performance algorithms. On the basis of the cost… model, the book subsequently presents a system-level optimization resulting in a partition-aware graph-computing engine, PAGE. In addition, it presents three efficient and scalable advanced graph algorithms – the subgraph enumeration, cohesive subgraph detection, and graph extraction algorithms. This book offers a valuable reference guide for junior researchers, covering the latest advances in large-scale graph analysis; and for senior researchers, sharing state-of-the-art solutions based on advanced graph algorithms. In addition, all readers will find a workload-aware methodology fordesigning efficient large-scale graph algorithms. 160,49 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
02.07.2021
Sprache
Englisch
EAN
9789811539305
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Big Data Management
Sonderedition
Nein
Autor
Yingxia Shao, Bin Cui, Lei Chen
Seitenanzahl
146
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Large-scale graph analysis, Graph algorithm optimization, Distributed graph computing, Parallel graph computing, Subgraph enumeration, Graph matching, Cohesive subgraph detection, Graph partition-aware system
Thema-Inhalt
UN - Datenbanken
UNF - Data Mining
UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
PBV - Kombinatorik und Graphentheorie
KJQ - Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com
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