Graph Partitioning

Graph Partitionierung ist der erste Schritt bei verteilten Graphencomputing-Aufgaben und zielt darauf ab, Lastausgleich zu erreichen und den Kommunikationsaufwand zu minimieren. Durch die Optimierung der Graphenpartitionierung kann die Effizienz und Leistung der Verarbeitung von großen Graphendaten erheblich gesteigert werden, was in parallelen Computing-Umgebungen eine entscheidende Rolle spielt. Graphenpartitionierungsverfahren werden weit verbreitet in der Analyse sozialer Netzwerke, Empfehlungssystemen und groß angelegten Maschinelles Lernen angewendet, um die effektive Nutzung von Rechenressourcen und die hohe Skalierbarkeit des Systems sicherzustellen.