Graph Al gorithms (Lecture 12) (Xử lý đồ thị sử dụng MapReduce)
- 페이지 수
- 65
- 형식
- PPTX
- 크기
- 1.1 MB
- Trường
- University of Hamburg
- 조회수
- 0
- 댓글
- 0
- Lượt tải
- 0
미리보기 생성 중...
Slide bài giảng về xử lý đồ thị sử dụng MapReduce, trình bày các khái niệm đồ thị, biểu diễn đồ thị, thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng song song và PageRank.
- 문서명
- Graph Al gorithms (Lecture 12) (Xử lý đồ thị sử dụng MapReduce)
- 학교 / 강의
- University of Hamburg · Big Data
- 내용
- Tài liệu này trình bày về việc áp dụng MapReduce để xử lý các bài toán trên đồ thị, bao gồm các khái niệm cơ bản về đồ thị, các thuật toán phổ biến, và các phương pháp biểu diễn đồ thị như ma trận kề và danh sách kề.
- 목차
- Roadmap
- What’s a graph?
- Source: Wikipedia (Königsberg)
- Some Graph Problems
- Ubiquitous Network (Graph) Data
- Graph (and Relational) Analytics
- Challenge in Dealing with Graph Data
- Native Graph Databases
- Graph analytics industry practice status
- Graphs and MapReduce
- Representing Graphs
- Adjacency Matrices
- Adjacency Matrices: Critique
- Adjacency Lists
- 페이지 수
- 65 페이지
- 업로더
- Uni24h
설명
Trích nội dung tài liệu
Map-Reduce Graph Processing Adapted from UMD Jimmy Lin’s slides, which is licensed under a Creative Commons Attribution-Noncommercial-Share Alike 3.0 United States. See http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/ for details Roadmap Graph problems and representations Parallel breadth-first search PageRank What’s a graph? G = (V,E), where V represents the set of vertices (nodes) E represents the set of edges (links) Both vertices and edges may contain additional information Different types of graphs: Directed vs. undirected edges Presence or absence of cycles Graphs are everywhere: Hyperlink structure of the Web Physical structure of computers on the Internet Interstate highway system Social networks Source: Wikipedia (Königsberg) Some Graph Problems Finding shortest paths Routing Internet traffic and UPS trucks Finding minimum spanning trees Telco laying down fiber Finding Max Flow Airline scheduling Identify “special” nodes and communities Breaking up terrorist cells, spread of avian flu Bipartite matching Monster.com, Match.com And of course... PageRank Ubiquitous Network (Graph) Data Social Network Biological Network Road Network/Map WWW Sematic Web/Ontologies XML/RDF …. Semantic Search, Guha et. al., WWW’03 http://belanger.wordpress.com/2007/06/28/ the-ebb-and-flow-of-social-networking/ 6 Graph (and Relational) Analytics General Graph Count the number of nodes whose degree is equal to 5 Find the diameter of the graphs Web Graph Rank each webpage in the webgraph or each user in the twitter graph using PageRank, or other centrality measure Transportation Network Return the shortest or cheapest flight/road from one city to another Social Network Determine whether there is a path less than 4 steps which connects two users in a social network Financial Network Find the path connecting two suspicious transactions; Temporal Network Compute th
자주 묻는 질문
이 문서는 무료인가요?
네. “Graph Al gorithms (Lecture 12) (Xử lý đồ thị sử dụng MapReduce)” 문서는 무료입니다. 로그인 후 '다운로드'를 클릭하여 원본 파일을 받으세요.
이 문서는 몇 페이지로 되어 있나요?
이 문서는 65페이지입니다, Big Data 과정용. 다운로드하기 전에 온라인으로 미리 볼 수 있습니다.
다운로드하기 전에 미리 볼 수 있나요?
네. 이 페이지의 온라인 리더를 통해 문서를 미리 본 후 다운로드 여부를 결정할 수 있습니다.
Graph Al gorithms (Lecture 12) (Xử lý đồ thị sử dụng MapReduce)
미리보기 생성 중...
Trích nội dung tài liệu
Map-Reduce Graph Processing Adapted from UMD Jimmy Lin’s slides, which is licensed under a Creative Commons Attribution-Noncommercial-Share Alike 3.0 United States. See http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/ for details Roadmap Graph problems and representations Parallel breadth-first search PageRank What’s a graph? G = (V,E), where V represents the set of vertices (nodes) E represents the set of edges (links) Both vertices and edges may contain additional information Different types of graphs: Directed vs. undirected edges Presence or absence of cycles Graphs are everywhere: Hyperlink structure of the Web Physical structure of computers on the Internet Interstate highway system Social networks Source: Wikipedia (Königsberg) Some Graph Problems Finding shortest paths Routing Internet traffic and UPS trucks Finding minimum spanning trees Telco laying down fiber Finding Max Flow Airline scheduling Identify “special” nodes and communities Breaking up terrorist cells, spread of avian flu Bipartite matching Monster.com, Match.com And of course... PageRank Ubiquitous Network (Graph) Data Social Network Biological Network Road Network/Map WWW Sematic Web/Ontologies XML/RDF …. Semantic Search, Guha et. al., WWW’03 http://belanger.wordpress.com/2007/06/28/ the-ebb-and-flow-of-social-networking/ 6 Graph (and Relational) Analytics General Graph Count the number of nodes whose degree is equal to 5 Find the diameter of the graphs Web Graph Rank each webpage in the webgraph or each user in the twitter graph using PageRank, or other centrality measure Transportation Network Return the shortest or cheapest flight/road from one city to another Social Network Determine whether there is a path less than 4 steps which connects two users in a social network Financial Network Find the path connecting two suspicious transactions; Temporal Network Compute th
- 문서명
- Graph Al gorithms (Lecture 12) (Xử lý đồ thị sử dụng MapReduce)
- 학교 / 강의
- University of Hamburg · Big Data
- 내용
- Tài liệu này trình bày về việc áp dụng MapReduce để xử lý các bài toán trên đồ thị, bao gồm các khái niệm cơ bản về đồ thị, các thuật toán phổ biến, và các phương pháp biểu diễn đồ thị như ma trận kề và danh sách kề.
- 목차
- Roadmap
- What’s a graph?
- Source: Wikipedia (Königsberg)
- Some Graph Problems
- Ubiquitous Network (Graph) Data
- Graph (and Relational) Analytics
- Challenge in Dealing with Graph Data
- Native Graph Databases
- Graph analytics industry practice status
- Graphs and MapReduce
- Representing Graphs
- Adjacency Matrices
- Adjacency Matrices: Critique
- Adjacency Lists
- 페이지 수
- 65 페이지
- 업로더
- Uni24h
댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!
Stream (11) (Xử lý luồng dữ liệu) - Julian M. Kunkel
Krone (09) (Sự phát triển của dữ liệu) (Tiếng Anh)
Parallel mf (09) (Thuật toán phân tán phân tích ma trận dữ liệu lớn)
Big Data Analytics - Phân tích dữ liệu lớn (Lecture 5)
NoSQL db (06) (Cơ sở dữ liệu NoSQL)
Tổng hợp Đề Toán 5 - Luyện thi vào Lớp 6 - CLB EMath
Bài giảng vật lý đại cương (Chương 3) - Đỗ Ngọc Uấn
Chương 8.Nguyên tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 7.Cơ học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 6.Quang học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang

댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!