Application-driven graph partitioning

Graph partitioning is crucial to parallel computations on large graphs. The choice of partitioning strategies has strong impact on the performance of graph algorithms. For an algorithm of our interest, what partitioning strategy fits it the best and improves its parallel execution? Is it possible to...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	The VLDB journal Jg. 32; H. 1; S. 149 - 172
Hauptverfasser:	Fan, Wenfei, Xu, Ruiqi, Yin, Qiang, Yu, Wenyuan, Zhou, Jingren
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.01.2023 Springer Nature B.V
Schlagworte:	Algorithms Communication Computer Science Database Management Graphs Partitioning Performance enhancement Polynomials Regular Paper Workloads Graph partition Machine learning
ISSN:	1066-8888, 0949-877X
Online-Zugang:	Volltext
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