我有一个算法必须在可以并行化的图形上执行大量计算，虽然我可以使用Hadoop将这些计算分配给映射器，然后在缩减器上恢复结果，但我正在努力并开始认为也许我正在使用Hadoop来做一些我不应该使用Hadoop的事情(你知道，当你有一把锤子时，一切看起来都像钉子)。您可以在https://gist.github.com/brenes/79d980708aae463079b8查看该算法的ruby版本但是，在某种程度上，它是这样的:我们有一个图表。我们得到一个配置(节点和边的列表)来帮助我们控制整个图。我们摆脱了这种配置的一个(随机)节点，并获得了一系列替代配置。然后我们得到这些配置之一(随
这question对于检测有向图中的循环有一个很好的答案。不幸的是，制作它的MapReduce版本似乎并不容易。具体来说，我对用于从有向图中删除循环的MapReduce算法感兴趣。我已经使用广度优先搜索(BFS)算法进行了评估，但我看到的一个问题是可能会同时删除两个不同的边以切断一个循环。这种情况的影响是可以删除太多边。重要的是删除循环，同时尽量减少删除的边数。有证明的方案优先!谢谢。 最佳答案 您需要一个迭代mapreduce来实现这个算法。参见http://www.iterativemapreduce.org/对于以迭代mapr
我们的任务是创建mapreduce函数，该函数将为google网络图中的每个节点n输出，列出您可以在3跳中从节点n到达的节点。(实际数据可以在这里找到:http://snap.stanford.edu/data/web-Google.html)以下是列表中项目的示例:121324343541454656从上面的示例图将是这个在上面的简化示例中，例如节点1的路径是α[1->2->4->1],[1->2->4->5],[1->2->4->6],[1->3->4->1],[1->3->4->5],[1->3->4->6]και[1->3->5->6]因此mapreduce将为节点1输出顶点1
我正在寻求优化目前相当简单的算法O(n2)。我有一个记录文件，其中每个人都需要在同一个文件中相互比较。如果两者是'same'(比较器函数相当复杂)，匹配的记录输出。请注意，可能有多个记录匹配彼此，并且没有顺序感-仅当匹配为True或False时。伪代码:For(outRecinsourceFile){GetnewfilePointerfortargetFile//startingfromthetopofthefileforinnerloopFor(inRecintargetFile){if(compare(outRec,inRec)==TRUE){writeoutRecwriteinR
我需要为一个巨大的数据集找到连接的组件。(图是无向的)一个显而易见的选择是MapReduce。但我是MapReduce的新手，没有足够的时间来学习它并自己编写代码。我只是想知道是否有相同的API，因为这是社交网络分析中非常常见的问题？或者至少如果有人知道任何可靠的(经过试验和测试的)来源，我至少可以自己开始实现？谢谢 最佳答案 我为自己写了博客:http://codingwiththomas.blogspot.de/2011/04/graph-exploration-with-hadoop-mapreduce.html但是MapRe
目录前言：1.relation-graph2.relation-graph数据关系组件---官方地址relation-graph-ARelationshipGraphComponenthttps://www.relation-graph.com/3.选择relation-graph的理由4.项目中引用relation-graph4.1下载命令4.2 在Vue2中使用4.3 在Vue3 中使用4.4 在React中使用5.简单的实例代码6.参考文献前言： 今天公司同事的项目新需求需要实现数据关系展示，我在CSDN上找的了答案，并分享给大家。具体在哪位大佬分享，我会在文章末尾引用标注给出链接
Facebook页面:http://facebook.com/getwellgabby/events/目前有8个事件。我能看到他们。非管理员可以看到他们并可以加入他们。但是，当我通过图形API或FQL进行调用时，仅返回4个future事件。结果可以在这里看到:http://getwellgabby.org/events?raw=1(滚动到底部以获得原始响应。)FQL查询是:SELECTeid,name,start_time,end_time,location,venue,descriptionFROMeventWHEREeidIN(SELECTeidFROMevent_memberWH
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。TAG的核心思想是在提及之间构建一个潜在的图，其中不同类型的边反映了不同的任务信息，然后利用关系图卷积网络（RGCN）对图进行信息传播。此外，为了减少错误传播的影响，本文在解码阶段采用了层次聚类算法，将任务信息从提及层反向传递到实体层。在DocRED数据集上的实验结果表明，TAG显著优于以前的方法，达
我正在尝试使用stdclass从Facebook的图形API获取教育信息。这是数组:"username":"blah","education":[{"school":{"id":"[removed]","name":"[removed]"},"year":{"id":"[removed]","name":"[removed]"},"type":"HighSchool"},{"school":{"id":"[removed]","name":"[removed]"},"year":{"id":"[removed]","name":"[removed]"},"type":"College"
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。TAG的核心思想是在提及之间构建一个潜在的图，其中不同类型的边反映了不同的任务信息，然后利用关系图卷积网络（RGCN）对图进行信息传播。此外，为了减少错误传播的影响，本文在解码阶段采用了层次聚类算法，将任务信息从提及层反向传递到实体层。在DocRED数据集上的实验结果表明，TAG显著优于以前的方法，达
