Engineering Algorithms for Solving Geometric and Graph Problems on Large Data Sets
Notice bibliographique
Résumé
This thesis focuses on the engineering of algorithms for massive data sets. In recent years, massive data sets have become ubiquitous and existing computing applications, for the most part, cannot handle these data sets efficiently: either they crash or their performance degrades to a point where they take unacceptably long to process the input. Parallel computing and I/O-efficient algorithms provide the means to process massive amounts of data efficiently. The work presented in this thesis makes use of these techniques and focuses on obtaining practically efficient solutions for specific problems in computational geometry and graph theory. We focus our attention first on skyline computations. This problem arises in decision-making applications and has been well studied in computational geometry and also by the database community in recent years. Most of the previous work on this problem has focused on sequential computations using a single processor, and the algorithms produced are not able to efficiently process data sets beyond the capacity of main memory. Such massive data sets are becoming more common; thus, parallelizing the skyline computation and eliminating the I/O bottleneck in large-scale computations is increasingly important in order to retrieve the results in a reasonable amount of time. Furthermore, we address two fundamental problems of graph analysis that appear in many application areas and which have eluded efforts to develop theoretically I/O-efficient solutions: computing the strongly connected components of a directed graph and topological sorting of a directed acyclic graph. To approach these problems, we designed algorithms, developed efficient implementations and, using extensive experiments, verified that they perform well in practice. Our solutions are based on well understood algorithmic techniques. The experiments show that, even though some of these techniques do not lead to provably efficient algorithms, they do lead to practically efficient heuristic solutions. In particular, our parallel algorithm for skyline computation is based on divide-and-conquer, while the strong connectivity and topological sorting algorithms use techniques such as graph contraction, the Euler technique, list ranking, and time-forward processing.
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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».