大規模グラフのための分散メモリ頂点中心ネットワーク埋込み【JST・京大機械翻訳】

Riazi Sara; Norris Boyana

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204622700050 整理番号：22P0156335

大規模グラフのための分散メモリ頂点中心ネットワーク埋込み【JST・京大機械翻訳】

Distributed-Memory Vertex-Centric Network Embedding for Large-Scale Graphs

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発行年： 2020年06月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月07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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ネットワーク埋込みはグラフデータに基づく多くの異なる計算において重要なステップである。しかしながら,既存の手法は,数百万のエッジより少ない小さなまたは中間サイズのグラフに限定されている。実際には,Webまたはソーシャルネットワークグラフは,大きさがより大きく,従って,非常に大きなグラフに対して非現実的である。この問題に対処するために,Apache SparkとGraphXに基づく新しい分散メモリ並列ネットワーク埋込み法を導入した。提案手法のスケーラビリティと,実世界と合成グラフの両方に関する頂点分類とリンク予測のための意味ある埋込みを生成する能力を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

ネットワーク法 , グラフ理論基礎

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