抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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ビッグデータの時代においては,外部メモリで動作し,問題の規模を大幅に劣化させない性能をもたらすために必要されている多くのグラフアルゴリズム。RAMより大きいグラフを扱うしばしば一つの特別な領域は三角形リスト,アルゴリズムを注意深く多重分割からエッジを全体としてつなぎ合わせサイクルを検出するために必要である。最近の文献では,二つの競合する提案(すなわち,PaghとPCF)が明らかになった;が,1つは他よりも一般的に良好であった。PCFのI/Oコストはほとんど知られていないのでまたはこれらの方法はお互いに比較し,これらのアルゴリズムの特性の研究に着手し,そのI/Oコストをモデル化し,それらの欠点を理解し,各方法は他を撲滅する条件を明らかにした。この洞察は,すべてのグラフの,すべてのRAMの両条件下で以前の技術のI/O性能を上回っていることが見られるトライゴンと呼ぶ新しいフレームワークを開発した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
