Exploitation de la structure en communautés pour la réduction de défauts de cache dans la fouille des réseaux sociaux

Abstract

National audienceOne of social graphs property is the community structure. When executing on graphs, most social network mining algorithmsmake reference to the neighborhood of the current treated node, to nodes situated to its community. Can we reduce the executiontime of social graph algorithm if we take into account the community structure of graph in the data structure used in the runtime?The goal of such a data structure is to reduce cache misses, which will reduce execution time. In this paper, we present a datastructure responding to this goal. A comparaison between this data structure with those used in graph analysis DSLs andplatforms (Yale representation, adjacency list or bloc) shows that taking into account this property contribute to reduce cachemisses (until 20%) and to reduce execution time (until 14%) of social network mining programms.L’une des propriétés des graphes sociaux est leur structure en communautés. La plupart des algorithmes de fouille desréseaux sociaux s’exécutent sur les nœuds du graphe en faisant référence aux nœuds situés dans le voisinage du nœud encours d’exécution, aux nœuds situés dans sa communauté. Peut-on réduire le temps d’exécution des algorithmes des graphessociaux si l’on tient compte, dans la structure de données utilisée dans l’environnement d’exécution, de l’organisation en communauté des nœuds du graphe? L’objectif d’une telle structure est de réduire le nombre de défauts de cache, ce qui a pour effetde réduire le temps d’exécution. Dans cet article, nous présentons une structure de données répondant à cet objectif. Une comparaison avec celles utilisées dans les DSLs et les plates-formes d’analyse de graphes (représentation de Yale, représentation par liste ou bloc d’adjacence) montre que la prise en compte de cette propriété permet de réduire les défauts de cache (jusqu’à 20%) et de réduire le temps d’exécution (jusqu’à 14%) des programmes de fouille des réseaux sociaux