GraphFlow: A Fast and Accurate Distributed Streaming Graph Computation Model
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Streaming graph computation has been widely applied in many fields, e.g., social network analysis and online product recommendation. However, existing streaming graph computation approaches still present limitations on accuracy and efficiency. To improve the accuracy, some distributed systems use the sequential graph update method based on an incremental computation model. However, these systems cannot handle the dynamic graph update concurrently. The speculation-based parallel updating model can parallelize the graph computation, however, it is restricted due to ignoring the original messages when updating a graph. Streaming graph computation usually requires high accuracy and low latency. As such, it is challenging to utilize incremental computation while simultaneously supplying concurrent processing guarantees.To overcome these challenges, in this paper, we first analyze a number of classical graph algorithms and summarize three principles that graph algorithms should satisfy in streaming scenarios. Based on these principles, we propose GraphFlow, a streaming graph computation model. GraphFlow achieves fast and accurate computation by utilizing incremental state update and propagation. To reduce the impact of concurrent update conflicts, GraphFlow provides a fine-grained lock based parallel update strategy. We implement GraphFlow framework and evaluate its performance and concurrent update conflict probability on real-world datasets. Meanwhile, we compare GraphFlow with two existing representative graph processing systems. Experimental results show GraphFlow achieves low latency and outperforms other graph processing systems given large datasets.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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