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