TAPER: query-aware, partition-enhancement for large, heterogenous,\n graphs
Notice bibliographique
Résumé
Graph partitioning has long been seen as a viable approach to address Graph\nDBMS scalability. A partitioning, however, may introduce extra query processing\nlatency unless it is sensitive to a specific query workload, and optimised to\nminimise inter-partition traversals for that workload. Additionally, it should\nalso be possible to incrementally adjust the partitioning in reaction to\nchanges in the graph topology, the query workload, or both. Because of their\ncomplexity, current partitioning algorithms fall short of one or both of these\nrequirements, as they are designed for offline use and as one-off operations.\nThe TAPER system aims to address both requirements, whilst leveraging existing\npartitioning algorithms. TAPER takes any given initial partitioning as a\nstarting point, and iteratively adjusts it by swapping chosen vertices across\npartitions, heuristically reducing the probability of inter-partition\ntraversals for a given pattern matching queries workload. Iterations are\ninexpensive thanks to time and space optimisations in the underlying support\ndata structures. We evaluate TAPER on two different large test graphs and over\nrealistic query workloads. Our results indicate that, given a hash-based\npartitioning, TAPER reduces the number of inter-partition traversals by around\n80%; given an unweighted METIS partitioning, by around 30%. These reductions\nare achieved within 8 iterations and with the additional advantage of being\nworkload-aware and usable online.\n
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».