Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Managing and Mining Graph Data part 42
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Managing and Mining Graph Data part 42
Phương Mai
66
10
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Managing and Mining Graph Data part 42 is a comprehensive survey book in graph data analytics. It contains extensive surveys on important graph topics such as graph languages, indexing, clustering, data generation, pattern mining, classification, keyword search, pattern matching, and privacy. It also studies a number of domain-specific scenarios such as stream mining, web graphs, social networks, chemical and biological data. The chapters are written by leading researchers, and provide a broad perspective of the area. This is the first comprehensive survey book in the emerging topic of graph data processing. . | A Survey on Streaming Algorithms for Massive Graphs 397 Other variants of i.hc streaming model also exist. For example the W-stream model 115 allows the algorithm to write to annotate the stream during each pass. Thest annotations can titan be utiilizcd Ings i-l lc algorithm in the successive paascSi Another variant 1 augments the streaming model by adding a sorting primisive. X Statistics and Counting Triangles In this sectinni we describe it silt ot problems that involve graphs but essentially curt be reduced to prohicms whose input is an array presented as a stream nf the array clcmcntn gor an a sequence of increments to the el-ements i Foe example the array a 2 1 3 can be given as a stream a 1 1 a 3 1 a 3 1 a 2 1 a 1 1 a 3 1 . Assuming nil tits entries of lite array lake vains 0 al. the beginning of the stream aftes the operations tn the dream. we obtain the array a. There are many streaming algorithms t tal. com vu les. for this array statistics such aa ircquascy moments 3 24 31 heavy letters 13 10 and construct succinct csala atrustures that suapoct queries such as range queries 38 These algoaithmc can he directly applied once i.ha graph problem is reduced to the coarcsponding paobtem of an array. We consider thesi prohiemo inaolving line degree of the graph nodes. For an undirected graph the degree ot tr rode is ths number of edges incident so the node. One may view Shat these is a virtual array D associated with each graph tuch that D z is the degree of the z-i.h nodCi tn rhe streaming scttlac. a stream of edges lransiatac to updates to the array D. For example the stream 1 2 4 8 2 7 . means rhe operation sequence D 1 1 D 2 1 D 4 1 D 8 1 D 2 1 D 7 1 . . The degree array can he extended to directed graph rvhoaa we may have one out-degree array and one intdcgrcc array. Thu t acquiacy moment problem is io compute the k-th moment fk ZXi D z fc af tint node degrees the heavy hitte ttroblem is to report after seeing the graph streauSi ihtt nodes having I.Ioc .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Managing and Mining Graph Data part 62
Managing and Mining Graph Data part 1
Managing and Mining Graph Data part 2
Managing and Mining Graph Data part 3
Managing and Mining Graph Data part 4
Managing and Mining Graph Data part 5
Managing and Mining Graph Data part 6
Managing and Mining Graph Data part 7
Managing and Mining Graph Data part 8
Managing and Mining Graph Data part 9
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.