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El análisis de redes sociales se utiliza para extraer características de las comunidades humanas y resulta muy útil en diversos ámbitos científicos. El conjunto de datos de una red social es a menudo tan grande queun servicio de análisis de datos en la nube, en el que el cálculo se realiza en una plataforma paralelaen la nube, se convierte en una buena opción para los investigadores sin experiencia en la programación paralela.En la nube, uno de los principales retos para la eficiencia del cálculo y el análisis de datos es ladesviación de la comunicación (es decir, el desequilibrio de la carga)…mehr

Produktbeschreibung
El análisis de redes sociales se utiliza para extraer características de las comunidades humanas y resulta muy útil en diversos ámbitos científicos. El conjunto de datos de una red social es a menudo tan grande queun servicio de análisis de datos en la nube, en el que el cálculo se realiza en una plataforma paralelaen la nube, se convierte en una buena opción para los investigadores sin experiencia en la programación paralela.En la nube, uno de los principales retos para la eficiencia del cálculo y el análisis de datos es ladesviación de la comunicación (es decir, el desequilibrio de la carga) entre los ordenadores causada por el comportamiento de grupo de la humanidad(por ejemplo, el efecto bandwagon). Las técnicas tradicionales de equilibrio de carga requierenun esfuerzo considerable para reequilibrar las cargas en el nodo, o bien no pueden hacer frente a los rezagados. Un enfoque general consciente de la ejecución de los rezagados, SAE, para apoyar el servicio de análisisen la nube. Ofrece un novedoso método computacional que descompone los factores rezagados de losprocesos de extracción de características en subprocesos más finos, que luego se distribuyen en clustersde ordenadores para su ejecución en paralelo. Los resultados experimentales muestran que SAE puede acelerarel análisis hasta 1,77 veces en comparación con las soluciones más avanzadas.
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Autorenporträt
La Sra. P. Santhuja obtuvo la licenciatura en CSIT y el máster en CSE en JNTUH. Actualmente trabaja como profesora asistente en el Departamento de CSE en el Instituto Malla Reddy de Ingeniería y Tecnología. Sus intereses de investigación actuales incluyen la ciencia de los datos y la cadena de bloques.