图计算有人了解吗?有哪些相关研究机构?
发布网友
共4个回答
懂视网
图计算解决的问题是如何高效地处理大规模图数据。图计算，便是以图作为数据模型来表达问题并予以解决的这一过程。以高效解决图计算问题为目标的系统软件称为图计算系统。
图计算的兴起及飞速发展很大程度上得益于图结构灵活的表达能力及其广阔的应用前景。以CPU为代表，遵循统一化设计理念、广泛通用于各类计算领域的传统处理架构在新的需求面前逐渐陷入困境。存在着并行效率低、访存随机性强、数据冲突频度高以及计算传输比低等突出问题。为此，学术界和工业界涌现出了大量面向图计算的行编程范式、算法模型和处理框架等方面的研究这些系统软件层面的进展固然对解决上述通用处理架构中存在的问题起到了很好的缓解作用，但是图计算的性能仍普遍受制于底层处理架构。
研究表明，即使综合运用目前先进的图计算优化技术并将贡献发挥到极致，图计算仍存在至少35%的性能损耗，这一损耗在处理稀疏型幂律图时尤为明显；更重要的是。由于图数据的频繁移动，功耗方面的表现更为糟糕。因此，开展处理架构创新驱动的“面向图计算的领域专用加速器研究”对提升图计算的处理能力有着颇为重要的现实意义。
热心网友
传统图计算工具大致分为以下类型图数据库：ArangoDB、Amazon Neptune、Neo4j、Orient DB、Dgraph、FlockDB图分析平台：TigerGraph、BigGraph图计算引擎：GraphX、Giraph在传统的图计算场景中，经常遇到以下问题· 图计算问题十分复杂，计算模式多样，解决方案碎片化。· 图计算学习难度强，成本大，门槛高。· 图的规模和数据量大，计算复杂，效率低。基于以上问题，阿里巴巴达摩院研发出GraphScope（一站式图计算平台）。针对实际生产中图计算的挑战，提供一站式解决方案。当前其代码已在Github开源。开发者可访问Github/alibaba/GraphScope使用
热心网友
图计算简介
图结构数据：
许多大数据都是以大规模图或网络的形式呈现。
许多非图结构的大数据，也常常会被转换为图模型后进行分析。
图数据结构很好地表达了数据之间的关联性。
关联性计算是大数据计算的核心——通过获得数据的关联性，可以从噪音很多的海量数据中抽取有用的信息。
热心网友
“图计算”中的“图”指的是数据结构，针对“图论”而非图像。图G由节点V（vertice）与边E（edge）构成，一般表示为G（V，E）。
「图数据」
大数据中不同个体间的关联关系产生的数据以图的形式呈现。例如：坐在办公室的三个人为节点、三人的关系为边，如：同事关系，上下级关系，合作关系等。在这个图关系中所蕴含的数据即为图数据。
