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Graphing trillions of triangles

机译：绘制数万亿个三角形

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The increasing size of Big Data is often heralded but how data are transformed and represented is also profoundly important to knowledge discovery, and this is exemplified in Big Graph analytics. Much attention has been placed on the scale of the input graph but the product of a graph algorithm can be many times larger than the input. This is true for many graph problems, such as listing all triangles in a graph. Enabling scalable graph exploration for Big Graphs requires new approaches to algorithms, architectures, and visual analytics. A brief tutorial is given to aid the argument for thoughtful representation of data in the context of graph analysis. Then a new algebraic method to reduce the arithmetic operations in counting and listing triangles in graphs is introduced. Additionally, a scalable triangle listing algorithm in the MapReduce model will be presented followed by a description of the experiments with that algorithm that led to the current largest and fastest triangle listing benchmarks to date. Finally, a method for identifying triangles in new visual graph exploration technologies is proposed.
机译：大数据的规模不断扩大，这通常被预言，但是如何转换和表示数据对于知识发现也非常重要，这在大图分析中得到了体现。输入图的比例已经引起了很多关注，但是图算法的乘积可能比输入大很多倍。对于许多图形问题（例如列出图形中的所有三角形）都是如此。为大图启用可扩展图探索需要新的算法，体系结构和可视化分析方法。给出了一个简短的教程来帮助论证在图形分析的背景下进行数据的周到表示。然后介绍了一种新的代数方法，以减少图形中三角形的计数和列出中的算术运算。此外，还将介绍MapReduce模型中的可扩展三角列表算法，然后描述使用该算法的实验，该算法导致了目前最大和最快的三角列表基准。最后，提出了一种新的可视图探索技术中的三角形识别方法。

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