룰렛 전략 $ 2m BigData Research
ECE 조교수 Stratis 룰렛 전략는“메트릭 공간에서 확장 가능한 그래프 거리의 설계 및 계산 : 통합 된 멀티 스케일 해석 가능한 관점”에 대한 BigData 공동 연구 노력을 이끌 것입니다. 이 프로젝트는 National Science Foundation의 BigData 프로그램에서 수여하는 2M $ 2M NSF 보조금으로 자금을 지원합니다.
초록 출처 :NSF
그래프 (즉, 네트워크)로서 실제 현상의 표현은 소셜 및 정보 네트워크에서 기술, 생물학적, 화학 및 뇌 네트워크에 이르기까지 어디에나있는 유비쿼터스입니다. 클러스터링, 이상 탐지, 가장 가까운 이웃, 유사성 검색, 패턴 인식 및 전송 학습을 포함한 많은 그래프 마이닝 작업은 그래프 간의 거리 측정을 효율적으로 계산해야합니다.
이 프로젝트는 다음 6 가지 속성을 만족시키는 그래프 거리를 연구, 설계 및 평가합니다. (1) 확장 가능 - 즉 런타임이 엄격하게 하위 사각형이며 병렬로 계산할 때 속도를 달성합니다. (2) 그들은 지표입니다. 즉, 비교, 긍정적 인 결정, 대칭 및 삼각형 불평등을 만족시킵니다.