Local Graph Edge Partitioning with a Two-Stage Heuristic Method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Graph edge partitioning divides the edges of an input graph into multiple balanced partitions of a given size to minimize the sum of vertices that are cut, which is critical to the performance of distributed graph computation platforms. Existing graph partitioning methods can be classified into two categories: offline graph partitioning and streaming graph partitioning. The first category requires global information for a graph during the partitioning, which is expensive in terms of time and memory for large-scale graphs. The second category, however, creates partitions solely based on the received edge information, which may result in lower performance than the offline methods. Therefore, in this study, the concept of local graph partitioning is introduced from local community detection to consider only local information, i.e., a part of the graph, instead of the graph as a whole, during the partitioning. The characteristic of storing only local information is important because real-world graphs are often large in scale, or they increase incrementally. Based on this idea, we propose a two-stage local partitioning algorithm, where the partitioning process is divided into two stages according to the structural changes of the current partition, and two different strategies are introduced to deal with the respective stages. Experimental results with real-world graphs demonstrate that the proposed algorithm outperforms the rival algorithms in most cases, including the state-of-the-art algorithm METIS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle