Dynamic Large-Scale Graph Processing over Data Streams with Community Detection as a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Processing large graphs provides invaluable insights for the industry and research alike. The applications range from e-commerce, web, and social networking to analyzing gene expressions and cellular signaling. While numerous graph processing solutions have been developed with the capability to process graphs at the scale of a trillion edges, the ability to maintain and process a real-time graph still far from being handled. Processing data streams in real-time requires the graph to change over time which introduces several new challenges. First, the graph needs to be updated from the data stream efficiently. At the same time, applying these changes should not add an unacceptable overhead to graph queries. In addition, these changes need to be reflected in the new analytical insights, otherwise the value of the insights degrades with time. In this work, we investigated the problem of dynamic graph processing over data streams. We started by studying the feasibility of maintaining a dynamic graph on top of Apache Spark, a data processing engine. The chosen solutions included RDDs, IndexedRDDs, and Redis. Results from our experimental indicated that Redis performed the best, and thus we concluded that storing the graph in an external big data store besides Spark is the best approach in terms of performance and practicality. After that, we designed and developed Sprouter, a streaming data analytics framework which utilizes Apache Spark for dynamic graph processing. The framework enables storing enormous graph data, allows real-time graph updates, and supports efficient complex analytics and OLTP queries. Experiments showed that the system is able to support the above mentioned properties and update graphs with up to 100 million edges in under 50 seconds in a moderate underlying cluster. Finally, we selected community detection as a case study of incremental graph analytics with Sprouter. We proposed the Incremental Distributed Weighted Community Clustering (IDWCC), a novel algorithm that optimizes the Weighted Community Clustering metric to detect communities in unweighted undirected node-grained dynamic graphs. We validated the algorithm against the static centralized and distributed versions of WCC optimization. The experiments showed that the performance of IDWCC surpasses the static distributed version by up to three times while maintaining the same accuracy or better.
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».