効果的な局所探索による平衡グラフエッジ分割の強化【JST・京大機械翻訳】

Guo Zhenyu; Xiao Mingyu; Zhou Yi; Zhang Dongxiang; Tan Kian-Lee

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202718826779 整理番号：22P0218780

効果的な局所探索による平衡グラフエッジ分割の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing Balanced Graph Edge Partition with Effective Local Search

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発行年： 2020年12月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

グラフ分割は,並列グラフ処理システムにおける作業負荷バランスを達成し,ジョブ完了時間を削減するためのキーコンポーネントである。様々な分割戦略の中で,エッジ分割は頂点分割よりもべき乗則グラフにおいてより有望な性能を示し,それによって既存のグラフシステムによるデフォルト分割戦略として広く採用されている。グラフエッジ分割問題は,エッジ集合を多重バランス部分に分割し,コピー頂点の全数を最小化するために,最適化とアルゴリズムの観点から広く研究されている。本論文では,既存の方法からの分割結果をさらに改善するために,この問題に対する局所探索アルゴリズムを研究した。より具体的には,2つの新しい概念,すなわち調整可能なエッジとブロックを提案する。これらに基づいて,著者らは,最大フローモデルの特性を利用する改良探索アルゴリズムと同様に greedy欲な発見的方法を開発した。本アルゴリズムの性能を評価するために,まず近似品質に関して適切な理論解析を提供した。この問題に対する以前に知られている近似比を大幅に改善した。次に,多数のベンチマークデータセットと最先端のエッジ分割戦略に関する広範な実験を行った。結果は,提案した局所探索フレームワークが,広いマージンによってグラフ分割の品質をさらに改良できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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グラフ理論基礎

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