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PowerGraph:DistributedGraph-ParallelComputationonNaturalGraphs这篇论文讲的是一种新的分布式图计算的框架。在论文开头，作者们回顾了两种图计算框架，其中一种是Pregel，另一种是GraphLab。虽然这两种…
基于PowerGraph的并行Tucker分解及应用之软件工程分析.论文价格：免费论文用途：其他编辑：vicky点击次数：.论文字数：33635论文编号：sb2019062716334827027日期：2019-08-04来源：硕博论文网.Tag：.本文是一篇软件工程论文，针对Tucker分解算法的并行化研究很多...
基于PowerGraph的并行Tucker分解及应用之软件工程分析.日期：2019-08-04作者：硕博论文网编辑：vicky点击次数：61.论文价格：免费论文论文编号：sb2019062716334827027论文字数：33635所属栏目：软件工程论文.论文地区：论文语种：其他论文用途：其他.Tag...
本论文分析了图算法执行过程中消息传输模型及数据缓存机制的网络通信行为,发现PowerGraph中原有的消息传输模型仅采用推送模式,可能导致Master副本无法及时从Mirror副本获取到最新消息,或者Mirror副本可能会传送多条消息给Master副本;除此之外,在
PowerGraph使用的不是边切分，边切分前面已经提到会同步大量的边的信息。而是采用点切分，点切分只要同步一个点的节点信息。论文中给出了一个新的理论（定理）：对于任何边切分我们都可以直接构造一个点切分，能够严格减少通信和存储开销。
因此,本文着重从社会网络传播、矩阵分解、网络重构这三方面入手,在PowerGraph图并行计算框架下设计并实现并行图数据分析算法。.本文主要完成了以下几个方面的工作:1)基于PowerGraph的并行传播算法病毒的蔓延、信息的扩散等,都可以看成是服从某种规律的网络...
基于PowerGraph的并行Tucker分解及应用.【摘要】：张量分解是一种经典而基础的数据分析方法,被应用于各个热门的研究领域,业界积累了丰富的研究理论和经验。.随着信息时代的不断发展,由于数据规模的急剧增加,传统的单机环境下的张量分解算法已经无法适应大...
在实际切分中有两种切分策略Random切分和Greedy切分,感兴趣的可以看论文附送的Slide里面用动图讲了Greedy的策略:A(v):setofmachinesthatvertexvspans.Case1:IfA(u)∩A(v)!=∅,thentheedgeshouldbeassignedtoamachineintheintersection.
PowerGraph就比较有意思了，如果查阅资料的话，会发现PowerGraph和GraphX都有同一个人：JosephE.Gonzalez，现在是UCBerkeley的助理教授，同时还是TuriInc.（原来的GraphLab）公司的联合创始人。在2010年到2012年间，YLow，JGonzalez和C
性能理论上应该是GraphLab(或者叫PowerGraph，现在两个合一起了)的更快，Giraph基于hadoop，GraphX从思想上与前面两者不同，基于Spark框架，思想原则是定义基本算子，然后迭代喽，有点像现在的Tensorflow,hama的代码实现远不如Giraph...
PowerGraph:DistributedGraph-ParallelComputationonNaturalGraphs这篇论文讲的是一种新的分布式图计算的框架。在论文开头，作者们回顾了两种图计算框架，其中一种是Pregel，另一种是GraphLab。虽然这两种…
基于PowerGraph的并行Tucker分解及应用之软件工程分析.论文价格：免费论文用途：其他编辑：vicky点击次数：.论文字数：33635论文编号：sb2019062716334827027日期：2019-08-04来源：硕博论文网.Tag：.本文是一篇软件工程论文，针对Tucker分解算法的并行化研究很多...
基于PowerGraph的并行Tucker分解及应用之软件工程分析.日期：2019-08-04作者：硕博论文网编辑：vicky点击次数：61.论文价格：免费论文论文编号：sb2019062716334827027论文字数：33635所属栏目：软件工程论文.论文地区：论文语种：其他论文用途：其他.Tag...
本论文分析了图算法执行过程中消息传输模型及数据缓存机制的网络通信行为,发现PowerGraph中原有的消息传输模型仅采用推送模式,可能导致Master副本无法及时从Mirror副本获取到最新消息,或者Mirror副本可能会传送多条消息给Master副本;除此之外,在
PowerGraph使用的不是边切分，边切分前面已经提到会同步大量的边的信息。而是采用点切分，点切分只要同步一个点的节点信息。论文中给出了一个新的理论（定理）：对于任何边切分我们都可以直接构造一个点切分，能够严格减少通信和存储开销。
因此,本文着重从社会网络传播、矩阵分解、网络重构这三方面入手,在PowerGraph图并行计算框架下设计并实现并行图数据分析算法。.本文主要完成了以下几个方面的工作:1)基于PowerGraph的并行传播算法病毒的蔓延、信息的扩散等,都可以看成是服从某种规律的网络...
基于PowerGraph的并行Tucker分解及应用.【摘要】：张量分解是一种经典而基础的数据分析方法,被应用于各个热门的研究领域,业界积累了丰富的研究理论和经验。.随着信息时代的不断发展,由于数据规模的急剧增加,传统的单机环境下的张量分解算法已经无法适应大...
在实际切分中有两种切分策略Random切分和Greedy切分,感兴趣的可以看论文附送的Slide里面用动图讲了Greedy的策略:A(v):setofmachinesthatvertexvspans.Case1:IfA(u)∩A(v)!=∅,thentheedgeshouldbeassignedtoamachineintheintersection.
PowerGraph就比较有意思了，如果查阅资料的话，会发现PowerGraph和GraphX都有同一个人：JosephE.Gonzalez，现在是UCBerkeley的助理教授，同时还是TuriInc.（原来的GraphLab）公司的联合创始人。在2010年到2012年间，YLow，JGonzalez和C
性能理论上应该是GraphLab(或者叫PowerGraph，现在两个合一起了)的更快，Giraph基于hadoop，GraphX从思想上与前面两者不同，基于Spark框架，思想原则是定义基本算子，然后迭代喽，有点像现在的Tensorflow,hama的代码实现远不如Giraph...
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