4,573 research outputs found
gMark: Schema-Driven Generation of Graphs and Queries
Massive graph data sets are pervasive in contemporary application domains.
Hence, graph database systems are becoming increasingly important. In the
experimental study of these systems, it is vital that the research community
has shared solutions for the generation of database instances and query
workloads having predictable and controllable properties. In this paper, we
present the design and engineering principles of gMark, a domain- and query
language-independent graph instance and query workload generator. A core
contribution of gMark is its ability to target and control the diversity of
properties of both the generated instances and the generated workloads coupled
to these instances. Further novelties include support for regular path queries,
a fundamental graph query paradigm, and schema-driven selectivity estimation of
queries, a key feature in controlling workload chokepoints. We illustrate the
flexibility and practical usability of gMark by showcasing the framework's
capabilities in generating high quality graphs and workloads, and its ability
to encode user-defined schemas across a variety of application domains.Comment: Accepted in November 2016. URL:
http://ieeexplore.ieee.org/document/7762945/. in IEEE Transactions on
Knowledge and Data Engineering 201
Παραδοτέο Π.2.3: Μηχανισμοί επερώτησης και ανάκτησης πληροφορίας
Το παρόν Παραδοτέο Π.2.3 περιλαμβάνει τα αποτελέσματα της υποδράσης ΥΔ2.3. Στην ενότητα 1 παρουσιάζουμε το γενικότερο πλαίσιο του προβλήματος. Στην ενότητα 2 προτείνεται ένα framework για την απάντηση ερωτημάτων συντομότερης διαδρομής σε γράφους κοινωνικών δικτύων με τη χρήση σχεσιακού συστήματος βάσεων δεδομένων. Στην ενότητα 3 παρουσιάζεται ένα εργαλείο για την ιεραρχική χαρτογράφηση και οπτική εξερεύνηση διασυνδεδεμένων δεδομένων, ενώ στην ενότητα 4 ερευνάται η αποδοτική πλοήγηση και οπτικοποίηση πολύ μεγάλων RDF γράφων. Στην ενότητα 5 παρουσιάζεται μια πρώτη προσέγγιση στο πρόβλημα της διαφοροποίησης αποτελεσμάτων αναζήτησης σε RDF δεδομένα. Στις ενότητες 6 και 7 αναφερόμαστε σε αποτελέσματα σχετικά με την αναζήτηση σε RDF δεδομένα
Link Prediction in Complex Networks: A Survey
Link prediction in complex networks has attracted increasing attention from
both physical and computer science communities. The algorithms can be used to
extract missing information, identify spurious interactions, evaluate network
evolving mechanisms, and so on. This article summaries recent progress about
link prediction algorithms, emphasizing on the contributions from physical
perspectives and approaches, such as the random-walk-based methods and the
maximum likelihood methods. We also introduce three typical applications:
reconstruction of networks, evaluation of network evolving mechanism and
classification of partially labelled networks. Finally, we introduce some
applications and outline future challenges of link prediction algorithms.Comment: 44 pages, 5 figure
- …