کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6872801 | 1440624 | 2018 | 31 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Visualizing large knowledge graphs: A performance analysis
ترجمه فارسی عنوان
تجسم نمودارهای دانش بزرگ: تجزیه و تحلیل عملکرد
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
نمودارها، تجسم، اطلاعات بزرگ، داده های مرتبط تجزیه و تحلیل عملکرد،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Knowledge graphs are an increasingly important source of data and context information in Data Science. A first step in data analysis is data exploration, in which visualization plays a key role. Currently, Semantic Web technologies are prevalent for modeling and querying knowledge graphs; however, most visualization approaches in this area tend to be overly simplified and targeted to small-sized representations. In this work, we describe and evaluate the performance of a Big Data architecture applied to large-scale knowledge graph visualization. To do so, we have implemented a graph processing pipeline in the Apache Spark framework and carried out several experiments with real-world and synthetic graphs. We show that distributed implementations of the graph building, metric calculation and layout stages can efficiently manage very large graphs, even without applying partitioning or incremental processing strategies.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Future Generation Computer Systems - Volume 89, December 2018, Pages 224-238
Journal: Future Generation Computer Systems - Volume 89, December 2018, Pages 224-238
نویسندگان
Juan Gómez-Romero, Miguel Molina-Solana, Axel Oehmichen, Yike Guo,