論文の概要: K-Core Decomposition on Super Large Graphs with Limited Resources
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14840v1
- Date: Sun, 26 Dec 2021 04:34:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-09 13:29:37.365259
- Title: K-Core Decomposition on Super Large Graphs with Limited Resources
- Title(参考訳): 限られた資源を持つ超大グラフ上のKコア分解
- Authors: Shicheng Gao, Jie Xu, Xiaosen Li, Fangcheng Fu, Wentao Zhang, Wen
Ouyang, Yangyu Tao, Bin Cui
- Abstract要約: 近年、グラフの規模は急速に拡大しており、特に工業環境では顕著である。
大規模グラフにKコア分解を適用することは、学者や業界からますます注目を集めている。
そこで本研究では,分散Kコア分解アルゴリズム上での分割・対数戦略を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.71064869466004
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: K-core decomposition is a commonly used metric to analyze graph structure or
study the relative importance of nodes in complex graphs. Recent years have
seen rapid growth in the scale of the graph, especially in industrial settings.
For example, our industrial partner runs popular social applications with
billions of users and is able to gather a rich set of user data. As a result,
applying K-core decomposition on large graphs has attracted more and more
attention from academics and the industry. A simple but effective method to
deal with large graphs is to train them in the distributed settings, and some
distributed K-core decomposition algorithms are also proposed. Despite their
effectiveness, we experimentally and theoretically observe that these
algorithms consume too many resources and become unstable on super-large-scale
graphs, especially when the given resources are limited. In this paper, we deal
with those super-large-scale graphs and propose a divide-and-conquer strategy
on top of the distributed K-core decomposition algorithm. We evaluate our
approach on three large graphs. The experimental results show that the
consumption of resources can be significantly reduced, and the calculation on
large-scale graphs becomes more stable than the existing methods. For example,
the distributed K-core decomposition algorithm can scale to a large graph with
136 billion edges without losing correctness with our divide-and-conquer
technique.
- Abstract(参考訳): Kコア分解は、グラフ構造を分析したり、複雑なグラフにおけるノードの相対的重要性を研究するために一般的に用いられる計量である。
近年、グラフの規模は急速に拡大しており、特に工業環境では顕著である。
例えば、当社の産業パートナーは数十億のユーザを持つポピュラーなソーシャルアプリケーションを実行し、豊富なユーザデータを集めることができます。
その結果、Kコア分解を大きなグラフに適用することは、学者や業界からますます注目を集めている。
大規模なグラフを扱うための単純で効果的な方法は、分散環境でそれらを訓練することであり、分散Kコア分解アルゴリズムも提案されている。
有効性にもかかわらず、これらのアルゴリズムはあまりに多くの資源を消費しすぎ、特に与えられた資源が制限された場合、超大規模グラフ上で不安定になることを実験的に理論的に観察する。
本稿では,これらの超大規模グラフに対処し,分散Kコア分解アルゴリズム上での分割・分散戦略を提案する。
3つの大きなグラフに対する我々のアプローチを評価する。
実験結果から, 資源消費は著しく減少し, 大規模グラフの計算は既存手法よりも安定であることが示唆された。
例えば、分散Kコア分解アルゴリズムは136億のエッジを持つ大きなグラフにスケールすることができる。
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