背景 大量不同个体之间彼此交互产生的数据以图的形式表现，在通信、互联网、电子商务、社交网络和物联网等领域中积累了大量的图数据。其规模巨大并且不断增长。...所以，一个顶点区间内的所有同时具有入边和出边的子图都可以由一次数据分片全扫描和P-1次数据分片部分扫描完成。对内存中得到的这些子图，GraphChi把基于不同子图的计算任务并发到多个线程中处理。...而在一个顶点区间内，虽然不同子图的计算任务并发到多个线程中处理，但GraphChi会提前检查是否存在这样的顶点它们的入边同时也是该区间内某顶点的出边，这些边会形成冲突。...此外，在写回阶段，该系统需要传播当前子图中边的更新到其它数据分片，这会产生大量随机IO。 另一个基于磁盘的图计算系统X-Stream提出了以边为中心的图计算模型。...其优势是：计算过程中，系统只需快速的少量顺序磁盘IO读取本次存储的图数据进行计算，不需要不同的主机之间对图数据进行网络通信。
假设我们有一个无向加权图G=(V,E)，其中顶点由V={v1…vn}给出,边由E=E{eij}给出 W=(wij)是与图G相对应的邻接矩阵adjacency matrix，所以边eij有权重wij。...在OpenOrd中，并行强制布局算法首先为每个处理器分配一个随机的非重叠non-overlapping子集的图结构。 处理器一直跟踪(tracking)它所分配的顶点以及顶点的全部邻居节点。...除了增加计算速度之外，OpenOrd的并行版本还有一个优势，即它可以在许多处理器上散布一个非常大的图形，从而使用具有大量有效内存的计算机。 这是可行的，因为任何给定的图形都有比顶点多得多的边。...我们的聚类算法是基于一个平均链接聚类agglomerative模型，在此模型中，我们使用两点之间的边权值和两点之间的距离来产生顶点的聚簇。 距离是由我们的力-导向布局算法从图的布局中获取的。...这些布局中的顶点使用与（a）中的单个处理器布局中顶点相同的颜色进行着色，在（g）中，我们展现了不同数目处理器的计算速度变化。
用数学中图论的语言来说，小世界网络就是一个由大量顶点构成的图，其中任意两点之间的平均路径长度比顶点数量小得多。除了社会人际网络以外，小世界网络的例子在生物学、物理学、计算机科学等领域也有出现。...具有这一特征的网络一般都有一个小的平均成对的最短路径距离和一个高的局部密度。例如，对于脸书的友谊图，这意味着任何人只要与网络中的其他人有少量的中间连接就可以连接起来。...当删除的边被包含在图中每个顶点的三角形中时，就会给出这样的情况(例如，算法1的例子)。...算法1描述了如何通过计算原始图的聚类系数来提高效率，并迭代地更新正在删除的每条边的三角统计数据。 当边缘e被删除(第7行)时，所有的三角形(Tr)都会被销毁。...当主干结构和聚类系数计算考虑到图的所有顶点时，在计算phi值时则会忽略一个缺失宿舍值的顶点。因此，大量缺失的值可能会将phi值作为评估准则。
再对于 twitter2010 这个数据集，其中有 1,271 万个顶点和 2.3 亿条边，对于今天（2023 年）的主流服务器来说，相对可以轻松处理；但对于 10 年前的服务器来说，可能就需要选购非常昂贵的高端服务器才行...(如果用 RDBMS 的术语，相当于有大量的外键情况下，如何切分)。当然，也存在一些天然语义上的图切片方式，例如在新冠疫情下，各种毒株在中国的传染链条和国外的链条已经天然是两个不同的网络结构。...非对等分布式，”切图”， 粗颗粒度的副本 在这种方案中，既有多副本，也有“切图”，这两个过程也都需要少量用户的介入。...其假设是数据产生的速度快于摩尔定律，而数据之间的交互与关系又指数级高于数据产生的速度。因此，必须要能够处理这样爆炸增长的数据，并快速提供服务。...扩展阅读 图的切分问题：在单机上如何进行切图，已经得到了大量的研究。
面数据通常以离散点串形式存储，因此渲染时最关注的是如何将其展现为闭合的图形。 体可以理解为带有高度的面，在地图中代表各种建筑，通常是由其顶部面数据和高度数据处理得到。...通过全链路的排查，才查出是多边形数据的问题。 三角剖分在使用时有一个前置条件：使用对象必须为简单多边形，即多边形中的任何两条边仅可以在顶点处相交。...下图(a)多边形为满足定义的简单多边形，图(b)多边形边01和23在非顶点处相交，因此是非简单多边形。...从下图四个顶点构成的非简单多边形的三角剖分结果可以看到，多边形渲染时会丢失顶点并且产生错误的三角形，无法还原数据真实情况。...但对于需要实时处理的动态数据来说，其需要遍历所有组合，尤其对于可能仅存在少量相交点的情况，冗余计算太多，因此可以引入时间复杂度更低的相交判定算法进行处理。
Zhou et al[4]将元学习框架应用于图上的顶点分类问题，使用具有大量标签样本的数据来学习先验知识，用来对具有少量标签样本的数据进行预测。Ding et al[4]在先前方法的基础上进行了改进。...3 元学习结合GNN 近年来，在元学习的背景下，提出了几种元学习的架构。其基本的思想都是在顶点/边级别或者图级别去共享图的表征。根据共享表示的类型，可以将现有的元学习框架分为两类。...3.1 结点/边级别共享表示 huang[8]使用了顶点/边级别的共享表示，去完成顶点分类的问题。其输入的图形和标签在各个任务之间可能会不同。他们分两步学习每个顶点的表示。...首先，提取出某顶点在对应规则下的形成子图。然后将子图放到GCN中训练得到顶点的嵌入。 Wang[9] 还考虑了固定网络结构中少量样本的顶点预测问题，但是节点的特征是会随着任务的改变而改变的。...3.2 图级别的共享表示 图级别的共享方法应用主要是图分类问题，目标是对给定图进行分类，得到许多可能的类别之一。图分类问题通常需要大量的样本才能获得高质量的预测结果。
三元组表存储方案虽然简单明了，但三元组表的行数与知识图谱的边数相等，其最大问题在于将知识图谱查询翻译为 SQL 查询后会产生三元组表的大量自连接操作 RDF 数据库系统 3store 2.2水平表...(subject,object), 表中存放知识图谱中由该谓语连接的主语和宾 语, 表的总数量即知识图谱中不同谓语的数量...., 会产生大量的连接索引表查询操作, 依然不可避免索引表的自连接....所谓 “无索引邻接” 是指，每个顶点维护着指向其邻接顶点的直接引用，相当于每个顶点都可看作是其邻接顶点的一个 “局部索引”，用其查找邻接顶点比使用“全局索引” 节省大量时间。...功能特诊 性能和可扩展性 标签属性图模型 TB 级大容量 支持多图 千万顶点 / 秒的高吞吐率 完善的 ACID 事务处理 高可用性支持（企业版） 内置 25+ 图分析算法 高性能批量导入 基于 web
为了从这些数据之间的关联关系中获取有用信息，大量图算法层出不穷。它们通过对大型图数据的迭代处理，获得图数据中隐藏的重要信息。...然而，图计算具有一些区别于其它类型计算任务的挑战与特点： 随机访问多：图计算围绕图的拓扑结构展开，计算过程会访问边以及关联的两个顶点，但由于实际图数据的稀疏性（通常只有几到几百的平均度数），不可避免地产生了大量随机访问...0.1.2图计算系统 随着图数据规模的不断增长，对图计算能力的要求越来越高，大量专门面向图数据处理的计算系统便是诞生在这样的背景下。 Pregel由Google研发是专用图计算系统的开山之作。...异构图：节点类型+边类型＞2 的图。 两个图G和H是同构图（isomorphic graphs），能够通过重新标记图G的顶点而产生图H。...图算法提供了一种最有效的分析连接数据的方法，它们描述了如何处理图以发现一些定性或者定量的结论。图算法基于图论，利用节点之间的关系来推断复杂系统的结构和变化。
比如可以生成网络拓扑中较为常见的C4-free稠密图，也就是一幅不存在由4个顶点组成的闭合路径的稠密图。...第一步，我们可以提出一些有许多边，且没有三角形的少量顶点上的图。 然后，我们会很幸运地注意到，许多示例实际上是二分图。 不难发现，这里面大多数表现最优的图形都是二分图。...在二分图中，每条边都连接着集合A中的一个顶点和集合B中的一个顶点，也就是说，集合A中和B中各自都不存在将两个顶点相连接的边。 但是如果问题变得更加艰难，要求的结构不仅仅只是三角形呢？...也就是说，从这37,000个图形中的每一个中，研究者首先贪婪地删除边以去除所有三角形，然后尽可能长时间地随机添加边而不产生任何新的三角形。...d-维立方体中更接近v′的顶点的边，则生成的子图是全覆盖的且具有直径d。
图表是由边连接的一组顶点。在数据库领域，图形是一组项目，每个项目与数据集中的另一个项目具有任何类型的关系。 什么是顶点和边？ 顶点 -顶点是图形中的数据点。...边很难转换为SQL术语，因为它们对图形数据库很灵活，但边可以被视为两个数据连接的方式。 例如 社交网络是大多数人可以联系到的图表的最佳示例之一。在社交网络中，人物被表示为顶点，并且关系表示为边。...一个图例 [图例] 在此图片中，图形顶点只是整数，边未标记。尽管简单，但这仍然是一个图表。 加权图 在航空公司的例子中，当处理从A点到B点的飞机时，您想要为飞机选择最佳路径。...让机场可视化为顶点，它们之间的飞行路径是边。 [加权图] 为每个边分配权重或成本，以便利用它。这里，重量代表两个机场之间的距离。...因此，例如，在上图中，从LAX到ORD的成本是1749，加权图在地理数据表示中特别有用，其中距离是一个因素。 图数据库 图数据库是NoSQL数据库，它将信息存储为顶点和边（节点和关系）。
为了从这些数据之间的关联关系中获取有用信息，大量图算法层出不穷。它们通过对大型图数据的迭代处理，获得图数据中隐藏的重要信息。...然而，图计算具有一些区别于其它类型计算任务的挑战与特点： 随机访问多：图计算围绕图的拓扑结构展开，计算过程会访问边以及关联的两个顶点，但由于实际图数据的稀疏性（通常只有几到几百的平均度数），不可避免地产生了大量随机访问...0.1.2图计算系统 随着图数据规模的不断增长，对图计算能力的要求越来越高，大量专门面向图数据处理的计算系统便是诞生在这样的背景下。 Pregel由Google研发是专用图计算系统的开山之作。...异构图：节点类型+边类型＞2 的图。 图片 两个图G和H是同构图（isomorphic graphs），能够通过重新标记图G的顶点而产生图H。...图算法提供了一种最有效的分析连接数据的方法，它们描述了如何处理图以发现一些定性或者定量的结论。图算法基于图论，利用节点之间的关系来推断复杂系统的结构和变化。
三元组表存储方案虽然简单明了，但三元组表的行数与知识图谱的边数相等，其最大问题在于将知识图谱查询翻译为 SQL 查询后会产生三元组表的大量自连接操作RDF 数据库系统 3storeundefined图片..., 会产生大量的连接索引表查询操作, 依然不可避免索引表的自连接.DB2RDF 是一种面向实体的 RDF 知识图谱存储方案IBM DB24.原生知识图谱存储管理4.1.老牌图数据库原生知识图谱存储是指专门为知识图谱而设计的底层存储管理方案...所谓 “无索引邻接” 是指，每个顶点维护着指向其邻接顶点的直接引用，相当于每个顶点都可看作是其邻接顶点的一个 “局部索引”，用其查找邻接顶点比使用“全局索引” 节省大量时间。...功能特诊性能和可扩展性标签属性图模型TB 级大容量支持多图千万顶点 / 秒的高吞吐率完善的 ACID 事务处理高可用性支持（企业版）内置 25+ 图分析算法高性能批量导入基于 web 客户端的图可视化工具在线...它是世界上能够托管具有数百亿个顶点（节点）和数万亿条边（关系）的图形的最佳解决方案，具有毫秒级延迟。
图 2 - 分区和顶点如何按分布模式分组 在调度任务时，Flink 需要遍历结果分区和消费者顶点之间的所有连接。过去，由于总共有 O(n 2 ) 条边，因此迭代的整体复杂度为 O(n 2 )。...但是，如果 JobManager 不能像创建消息一样快地发送消息，这些消息将占用大量堆内存空间，成为垃圾收集器处理的沉重负担。将会有更多的长期垃圾收集停止世界并减慢任务部署。...图 3 - ShuffleDescriptors 是如何分布的 为避免本地磁盘空间不足，当相关分区不再有效时，缓存将被清除，并为 TaskManagers 上的 blob 缓存中的 ShuffleDescriptors...在 Flink 中，有两种类型的数据交换：流水线式和阻塞式。使用阻塞数据交换时，结果分区首先完全生成，然后由下游顶点使用。产生的结果被持久化并且可以被多次使用。...转换根据连接 LogicalPipelinedRegion 中的顶点的边的分布模式而有所不同。
该paper是由普林斯顿大学3个英特尔实验室4个复旦大学数据科学学院以及5个腾讯人工智能实验室研究员合作的。来自于复旦大学计算机科学学院上海市智能信息处理重点实验室。该论文已经投中ECCV2018。...图2 框架结构图 分为上下两层，上层是图像处理层，下面的是网格变形层 具体怎么工作的呢？...此时我们很好奇，如何将二维（图像卷积）和三维（Mesh）联系在一起的呢？大家是否注意到图中的由上到下的淡蓝色箭头没有？...我们知道3D mesh是由顶点v，边e，面 face来描述三维对象的，这正好对应于与图卷积神经网络M = (V, E, F)一一对应：V (N个顶点)，E (E条边)，F(N个顶点的特征向量)。...为了减少了内存成本并产生更好的结果，本文引入了Graph unpooling layer。Graph unpooling layer的目标是增加GCNN中的顶点数量，降低训练难度。
Masashi Tsubaki教授现有模型处理不平衡数据集（即包含少量的正样本（即相互作用）和大量的负样本（即不相互作用）的数据集）的不良性能问题。...转换函数在G中更新每个顶点（即分子中的原子)信息，考虑到它的相邻顶点和边(即分子中的化学键）。输出函数将顶点集映射到向量y。...（1）嵌入（图2中3.1）：作者首先考虑使用r半径子图(由相邻顶点和半径r内的边从顶点诱导)来学习表示。作者将分子的r半径子图嵌入到低维实值向量空间中。...（2）转换（图2中3.2）：作者在GNN中开发了两个转换函数，即顶点和边缘转换。其基本思想是通过(i)求和相邻嵌入和(ii)迭代过程在图中传播顶点和边的局部信息。...（3）输出（图2中3.3)：作者使用顶点的隐藏向量的求和来获得输出(即分子向量表示）。 ? 图2. GNN概述图 1.4 用于蛋白质的CNN卷积神经网络 （1）输入：基于n-gram氨基酸的嵌入。
通过2D图分区方法，NeuGraph将顶点数据分割成P个大小相等的不相交顶点块，并将邻接矩阵分为P×P个边块。通过将图数据分割成块，在逐个处理边块信息时，只需要边块所对应的源顶点块和目标顶点块即可。...NeuGraph为降低主机和GPU内存之间的数据传输做了一系列优化：在处理边块E时，NeuGraph设计了一个过滤器，来过滤每个顶点块内的必要顶点，并将其传输到GPU中；通过一种局部感知的图划分算法，NeuGraph...在以边为中心的数据路模型基础上，EnGN集成了一个神经图处理单元(NGPU)，能够在统一的体系结构中执行特征提取，聚合和更新操作。...通过这种方式，处理单元可以处理具有任意尺寸属性的顶点。RER (ring-edge-reduce)阵列同一列中的每个PE连接到环形网络中的邻居，同一列中的每个PE仅与其两个最近的邻居(北, 南)通信。...通过对顶点重要程度的度量，AliGraph可以在通信成本和存储成本之间做到很好的平衡。并且AliGraph证明了只需要缓存少量重要顶点即可实现通信成本的显著降低。 7.
图数据库的关键概念是点（代表实体）和边（代表关系），通过边将顶点连接在一起，从而进行快速的图检索操作。...相对于关系数据库来说，图数据库善于处理大量复杂、互连接、低结构化的数据，这些数据变化迅速，需要频繁的查询，而在关系数据库中，这些查询会导致大量的表连接，因此会产生性能上的问题。...Neo4j Neo4j是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全事务特性、由Java语言编写的面向图的数据库，它将结构化数据存储在图上而不是表中，重点解决了拥有大量连接的传统RDBMS在查询时出现的性能衰退问题...，在数据规模较大时可通过部署多个Neo4jServer做数据拆分，但限制为一个图的数据规模要在单个节点可承受的数据范围（大概单图数据规模控制在千万顶点上亿边）内。...Nebula Graph 将点和边的信息存储为 key，同时将点和边的属性信息存储在 value 中，以便更高效地使用属性过滤。
图由两种对象组成：「顶点」（也称为节点或实体）和「边」（也称为关系或弧）。...很多数据可以建模为图，例如： 社交网络：顶点是人，边表示哪些人彼此认识 Web 图：顶点是网页，边表示与其他界面的 HTML 链接 公路或铁路网：顶点是交叉路口，边表示它们之间的公路或铁路 除了上述表示相同类型事物外...3.1 属性图 在属性图（property graph）模型中，每个顶点包括： 唯一的标识符 出边的集合 入边的集合 属性的集合（键值对） 每条边包括： 唯一的标识符 边开始的顶点（尾部顶点） 边结束的顶点...3.2.1 SQL 中的图查询 对于上述查询，如果把图数据放在关系结构中，我们也可以通过 SQL 来实现这种查询。由于需要遍历未知数量的边，因此 join 操作数量是不确定的。...，其主要分为两个方向： 「文档数据库」的目标用例是产生于自包含文档中的数据，其中一个文档与其他文档之间的关联较少 「图数据库」针对相反的场景的目标用例是所有数据都可能会相互关联 上述三种模型如今都有着广泛的应用
如何展示以及表示JSON，以及如何操作和处理数据模型使应用开发人员天职工作。 越底层的工程师需要考虑的内容越多，需要具备过硬的软硬件知识。...属性图 在属性图模型中，每个顶点包括：唯一的标识符、 出边的集合、 人边的集合、 属性的集合 （键－值对） 每个边包括 ：唯一的标识符、边开始的顶点（尾部顶点） 边结束的顶点（头部顶点） 描述两个顶点间关系类型的标签...Neo4j相关阅读参考：# Neo4了解# 安装Apoc插件以及JAVA集成 SQL中的图查询 如果上面的案例中的关系使用关系型数据库实现，虽然完成起来可能很复杂但是确实是可以完成，需要大量的关系表配合完成...RDF图，这种RDF图是由主语、谓词、宾语组成的三元组构成的。...图数据库可以通过一个顶点索引不同顶点，而网络模型需要唯一的一个入口找寻关系。 图数据库顶点和边不一定是有序的，而网络模型则在插入新记录的时候考虑记录在集合中的位置。
在绘制完一条线并且希望给其加上描边样式时，会遇到不可避免的闪烁问题。而在绘制大量的交错道路时，需要同时考虑绘制性能和闪烁问题如何解决。...以圆角线帽代码为例，受GPU处理方式影响，动态分支的if/else指令需要被全部执行，同时discard指令也会影响GPU的Early Z优化，二者都会对性能产生影响。...为了减少顶点数增加并简化三角剖分的计算，通常是在绘制的填充线之下使用描边线宽进行一次同样的扩展绘制，描边线宽构造产生的面更大，使得两个线构成的面叠加展示就可以达到线描边的效果。...因此可以将扩充顶点的计算抽离到顶点着色器中并行进行，数据处理时只计算扩充的基准向量，将其和线宽信息借助uv结构一同传入shader中，这样两部分的线就可以复用同一个Shader进行渲染。...在实际操作中，视线方向与顶点微调方向多数情况下并不相同，而在解决大量线重叠的Z-fighting时，大量偏移的累加可能会从视觉上观察到线不共面，与所有线在同一平面的地图展示方式不符，因此方案一通常仅作为初步验证
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