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IncGraph:支持实时计算的大规模增量图处理系统  
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【英文篇名】 IncGraph:Large-Scale Graph Processing System for Real-Time and Incremental Computing
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 申林; 薛继龙; 曲直; 杨智; 代亚非;
【英文作者】 SHEN Lin; XUE Jilong; QU Zhi; YANG Zhi; DAI Yafei; Department of Computer Science and Technology; Peking University;
【作者单位】 北京大学计算机科学与技术系;
【文献出处】 计算机科学与探索 , Journal of Frontiers of Computer Science & Technology, 编辑部邮箱 2013年 12期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 图处理系统; 增量图处理; 图切分; 主动计算触发; 反向链式更新;
【英文关键词】 graph processing system; incremental graph processing; graph partition; proactive computing trigger; invers ing update chain;
【摘要】 随着社交网络的流行,越来越多的相关应用要求能够实时地在大规模社会网络图上进行分析和计算。而目前的图处理系统,如Google的Pregel,是全局、批量处理的图处理系统,并不能实现对图的实时计算。因此,提出了一种新的图增量处理模型,当一个节点发生变化时,只需要以传播的方式更新局部范围内受影响节点。它本质上将传统的批量全局计算模型,转化成一系列的增量的、局部的图计算,保证对图变化的实时处理,并通过避免没有更新节点的重复计算来降低开销。基于这种新的图计算模型,设计了一个低开销、实时的图处理系统——IncGraph,它通过图切分技术将计算局部化,保证了计算的低开销,同时利用主动计算触发和反向链式更新技术,保证了计算的实时性和可靠性。利用真实的社交网络数据证明了IncGraph的低开销、实时性和扩展性。IncGraph的提出会为社交网络应用提供更为灵活的计算框架。
【英文摘要】 With the increasing popularity of online social networks(OSNs),more and more related applications need a com putation framework for processing large social graphs in a real-time manner.However,the existing graph processing sys tems,such as Google's Pregel,cannot achieve real-time performance due to processing the graph in global and batch man ners.Therefore,this paper proposes a new graph computation model that restricts the computation to a local area when a node is updated.In essence,it transforms the tra...
【基金】 国家自然科学基金; 国家科技重大专项~~
【更新日期】 2014-02-26
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言最近几年,人们越来越依赖社会网络(如Facebook、Twitter、新浪微博、人人网)来和朋友进行交互,以及了解最新的信息和新闻。例如Facebook、Twitter的访问量一直排名在最热门网站的前20。统计表明,人们在社交网络上的滞留时间要比在其他任何一个网络都要长[1]。社会网络的流

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