Дата-майнинг: Анализ сверх-больших графов
 
Логотип ЛСМ ЮУрГУ
Южно-Уральский государственный университет
Национальный исследовательский университет
ЛАБОРАТОРИЯ СУПЕРКОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЮУрГУ
Русский язык
О нас
Наши партнеры
Отделы и сотрудники
История
Новости
Информация в СМИ
Эмблема ЛСМ
Экскурсии
Контакты
Вычислительные ресурсы
Суперкомпьютер «Торнадо ЮУрГУ»
Суперкомпьютер «СКИФ-Аврора ЮУрГУ»
Комплекс «Нейрокомпьютер»
Комплекс «GPU»
Кластер «СКИФ Урал»
Пользователям
Правила
Регистрация
Прикладное ПО
Системное ПО
Техническая поддержка
Обучение
Инструкции
Инструкции Outlook и SharePoint
Система ПВК
Программное обеспечение
Правила
Инструкции ПВК
Коммерческим клиентам
Научная работа
Цели ЛСМ
Проекты
Публикации
Зарегистрированные программы
Городской научный семинар по теории некорректных задач
     
Google

www по сайту
Главная / Научная работа / Проекты / Дата-майнинг: Анализ сверх-больших графов

Дата-майнинг: Анализ сверхбольших графов

Цель исследования:

  • Совместно с институтом информатики Гейдельбергского университета (ФРГ) ведется разработка алгоритмов анализа сверхбольших графов содержащих сотни тысяч вершин и/или ребер
  • Разрабатываемые алгоритмы применяются в решении проблем, связанных с моделированием сложных систем, таких как ГИС-данные, химические соединения, потоки задач и др.

Описание:

Разработаны алгоритмы, позволяющие производить анализ и разбиение сверхбольших графов с использованием параллельных баз данных (например, с использованием СУБД PargreSQL). Граф представляется в виде таблицы в реляционной базе данных (списка ребер). PargreSQL обеспечивает реализацию алгоритмов огрубления графа, при этом огрубленный граф и промежуточная информация об огрублении помещается в оперативную память узла, что позволяет значительно ускорить процедуру разбиения графа. В конце работы, PargreSQL обеспечивает процесс уточнения графа разворачивая огрубленное разбиение.

Автор:

Цымблер М. Л. (ЮУрГУ), кандидат физ.-мат. наук, доцент; Начальник отдела интеллектуального анализа данных и виртуализации ЛСМ ЮУрГУ.

pr

pr