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L'analisi delle reti sociali è utilizzata per estrarre le caratteristiche delle comunità umane e si dimostra molto utile in una varietà di domini scientifici. Il set di dati di una rete sociale è spesso tale cheun grande servizio di analisi dei dati nel cloud, in cui il calcolo viene eseguito su una piattaforma parallelanel cloud, diventa una buona scelta per i ricercatori non esperti di programmazione parallela. Nella nuvola, una sfida primaria per il calcolo efficiente e l'analisi dei dati è loskew di comunicazione (cioè lo squilibrio del carico) tra i computer causato dal comportamento di gruppo dell'umanità(ad esempio, l'effetto bandwagon). Le tecniche tradizionali di bilanciamento del carico richiedonouno sforzo significativo per riequilibrare i carichi sul nodo, o non possono affrontare bene i ritardatari. Un approccio generale straggler execution-aware, SAE, per supportare il servizio di analisinel cloud. Offre un nuovo metodo di calcolo che decomponendo i fattori diestrazione delle caratteristiche in più sotto-processi a grana fine, che vengono poi distribuiti su clusterdi computer per l'esecuzione in parallelo. I risultati sperimentali mostrano che SAE può accelerarel'analisi fino a 1,77 volte rispetto alle soluzioni all'avanguardia.
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