Scaling Betweenness Approximation to Billions of Edges by MPI-based Adaptive Sampling

Betweenness centrality is one of the most popular vertex centrality measures in network analysis. Hence, many (sequential and parallel) algorithms to compute or approximate betweenness have been devised. Recent algorithmic advances have made it possible to approximate betweenness very efficiently on...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings - IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium s. 527 - 535
Hlavní autoři:	van der Grinten, Alexander, Meyerhenke, Henning
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.05.2020
Témata:	adaptive sampling approximation Approximation algorithms betweenness centrality big graph data analytics Clustering algorithms Computer science Data structures Distributed algorithms Instruction sets MPI-parallel graph algorithm Probabilistic logic
ISSN:	1530-2075
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!