処理対象のノードとして識別します。Allocationべき乗分布の性質から、グラフアルゴリズムの実行時にハブノードと非ハブノードが一緒に処理される可能性があります。グラフエンジンがノードベースのワークロード割当てを採用している場合、大きな処理の遅延を招き、グラフエンジン全体の処理性能の低下に繋がります。概ね均等なサイズのワークロードが与えられ、スレッド間での処理時間の不均衡さを軽減することができます。以下は、各反復でのスレッドに対するワークロードの標準偏差を測定した結果で、ノードベースと比較しブロックベースは全体的に標準偏差が抑えられていることがわかります。あったと報告しています。性能を改善することができます。Results」のコンセプトに倣い、一緒にアクセスされるデータが隣接するストレージ空間に配置されるようにデータレイアウトを工夫しています。ハイパーリンクのデータセット各データセットのグラフの特徴は以下です。データセットのサイズです。効果を実験した結果が以下です。2つのグラフアルゴリズムで実験しています。提案された手法を全て適用した場合を表しています。実行時間が短縮されています。組み合わせは効果が大きくはないようです。3つのグラフアルゴリズムを実行し、実行時間の比較を行なった結果が以下です。実験で用いられた全てのデータセット、グラフアルゴリズムに対して最も優れた性能であることが示されています。論文では分散システムベースのグラフエンジンとの性能比較も行われ、競争力のある結果が示されています。Graphs」を紹介しました。情報推薦に応用した講演が予定されています。参加レポートを紹介する予定です。クロスバイク、映画鑑賞、猫が好き。