HUGE：一个高效且可扩展的子图枚举系统
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2021-03-30 v2
摘要
子图枚举是图分析中的基本问题，旨在大型数据图上找出给定查询图的所有实例。在本文中，我们提出一个名为 HUGE 的系统，用于在分布式环境下大规模高效处理子图枚举。HUGE 的特点包括：1）一个优化器，可计算不受现有工作约束的高级执行计划；2）一个支持推送和拉取通信的混合通信层；3）一种具有无锁零拷贝缓存设计的新型两阶段执行模式；4）一个用于限制内存消耗的 BFS/DFS 自适应调度器；5）两层机器内与机器间负载均衡。HUGE 具有通用性，所有现有的分布式子图枚举算法均可插入其中，以享受自动加速和有界内存执行。
引用
@article{arxiv.2103.14294,
title = {HUGE: An Efficient and Scalable Subgraph Enumeration System},
author = {Zhengyi Yang and Longbin Lai and Xuemin Lin and Kongzhang Hao and Wenjie Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.14294},
year = {2021}
}