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259,45 €
+ 518 points
Format
Description
This book introduces readers to a workload-aware methodology for large-scale graph algorithm optimization in graph-computing systems, and proposes several optimization techniques that can enable these systems to handle advanced graph algorithms efficiently. More concretely, it proposes a workload-aware cost model to guide the development of high-performance algorithms. On the basis of the cost model, the book subsequently presents a system-level optimization resulting in a partition-aware graph-computing engine, PAGE. In addition, it presents three efficient and scalable advanced graph algorithms - the subgraph enumeration, cohesive subgraph detection, and graph extraction algorithms.
This book offers a valuable reference guide for junior researchers, covering the latest advances in large-scale graph analysis; and for senior researchers, sharing state-of-the-art solutions based on advanced graph algorithms. In addition, all readers will find a workload-aware methodology for designing efficient large-scale graph algorithms.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 146
- Langue:
- Anglais
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9789811539275
- Date de parution :
- 02-07-20
- Format:
- Livre relié
- Format numérique:
- Genaaid
- Dimensions :
- 156 mm x 234 mm
- Poids :
- 403 g
