文献

J-GLOBAL ID：201802221037827808   整理番号：18A1436271

GPSプラットフォームに基づく効率的k-bisimulationアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

GPS-based algorithms for efficient k-bisimulation computation

著者 (4件)： Han Zhongliang (黒竜江大学 計算机科学技術学院,哈爾浜,150080) ,  Li Jianzhong (黒竜江大学 計算机科学技術学院,哈爾浜150080;哈爾浜工業大学 計算机科学与技術学院,哈爾浜150001) ,  Xu Jun (哈爾浜工業大学 計算机科学与技術学院,哈爾浜,150001) ,  Wang Hongzhi (哈爾浜工業大学 計算机科学与技術学院,哈爾浜,150001)
資料名： Harbin Gongye Daxue Xuebao  (Harbin Gongye Daxue Xuebao)
巻： 50  号： 5  ページ： 173-184  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1450A  ISSN： 0367-6234  CODEN： HPKYAY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 計算グラフの相互モード分割は,多くの応用分野で重要な役割を果たし,2つの点が互いに同じ特徴を持っている。グラフデータの規模の増大に伴い、従来の運転はシングルマシンの相互モード分割アルゴリズムはますます大きな挑戦に直面しているが、分散アルゴリズム及び並列アルゴリズムはグラフ計算のスケーラビリティを高める重要なルートになった。MapReduce計算モデルに基づく2つの分散相互モード分割アルゴリズムを提案し,グラフの局所相互モード分割を計算した。MapReduce計算モデルを用いた分散相互モード分割アルゴリズムは,ネットワーク通信のコストが高い。各々のMapReduce反復操作は,全体のグラフにおけるすべてのポイントの状態を,ネットワークを通して伝送して,次に,ポイントエッジを,計算ノードに割り当てた。しかし,実際の計算点の局所的相互モード分割は,局所情報のみを必要とする。この研究の出発点として、本論文では、分散図データ処理プラットフォームに基づく相互モード分割アルゴリズムを提案し、点の局部情報のみを用いて特徴を計算し、計算効率を高めた。実験により,提案アルゴリズムがアルゴリズムの実行中のネットワークデータの伝送量を大幅に低減できることを示した。数億辺の大図上の実験によると、未経図の前処理の場合、本論文のアルゴリズムの時間効率は716倍向上した。MapReduce計算モデルがもたらすネットワーク通信コストの高い問題を有効に解決した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算 ,  分散アルゴリズム ,  データ処理 ,  計算モデル ,  前処理 ,  ネットワーク ,  *アルゴリズム ,  並列アルゴリズム ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  計算効率 ,  ネットワーク通信 ,  MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： simulation partition ,  k-bisimulation ,  graph processing system ,  distributed algorithms ,  big data

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： GPS ,  プラットフォーム ,  アルゴリズム