Analiza sieci spo¿ecznych

Analiza sieci spo¿ecznych jest wykorzystywana do wydobywania cech spo¿eczno¿ci ludzkich i okazuje si¿ by¿ bardzo przydatna w wielu dziedzinach nauki. Zbiór danych sieci spo¿ecznej jest cz¿sto takdu¿y, ¿edu¿a us¿uga analizy danych w chmurze, w której obliczenia wykonywane s¿ na platformie równoleg¿ejw chmurze, staje si¿ dobrym wyborem dla badaczy niedo¿wiadczonych w programowaniu równoleg¿ym. W chmurze podstawowym wyzwaniem dla wydajnych oblicze¿ i analizy danych jestnierównomierno¿¿ komunikacji (tj. nierównomierno¿¿ obci¿¿enia) pomi¿dzy komputerami spowodowana grupowym zachowaniem ludzko¿ci(np. efekt bandwagonu). Tradycyjne techniki równowäenia obci¿¿enia wymagaj¿ alboznacznego wysi¿ku w celu ponownego zrównowäenia obci¿¿e¿ na w¿¿le, lub nie radz¿ sobie dobrze z gapowiczami. Ogólne podej¿cie SAE (ang. straggler execution-aware) do wspierania us¿ug analitycznychw chmurze. Oferuje ono nowatorsk¿ metod¿ obliczeniow¿, która dekomponuje czynniki rozpraszaj¿ceprocesy ekstrakcji cech na bardziej drobnoziarniste podprocesy, które s¿ nast¿pnie dystrybuowane na klastrykomputerów w celu ich równoleg¿ego wykonania. Eksperymentalne wyniki pokazuj¿, ¿e SAE mo¿e przyspieszy¿analiz¿ nawet o 1,77 raza w porównaniu do rozwi¿zä state-of-the-art.