Paralelní vyhledávání repetic v grafech
Parallel searching for Network Motifs
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Stránský Jiří
Vedoucí práce
Valla Tomáš
Oponent práce
Suchý Ondřej
Studijní obor
Systémové programováníStudijní program
InformatikaInstituce přidělující hodnost
18101Obhájeno
2016-06-14Práva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdfVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdf
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Tato práce studuje takzvané vzorky v sítích. Vzorky v sítích jsou souvislé podgrafy v dané síti, které se vyskytují ve výrazně vyšších četnostech, než je očekávané v náhodných sítích. Jsou popsány různé přístupy pro hledání vzorků v sítích a na základě jejich analýzy je představen nový, vylepšený, paralelní algoritmus pro hledání vzorků v sítích, nazvaný Efise. Praktické výsledky ukazují, že Efise nabízí výrazně vyšší výkonnost než ostatní nástroje. Díky efektivní metodě paralelizace dosahuje Efise lineárního zrychlení a dokáže hledat vzorky v sítích řádově rychleji než doposud nejrychlejší nástroje. This thesis studies so-called network motifs. Network motifs are connected subgraphs of a given network that occur in significantly higher frequencies than would be expected in random networks. Different approaches to finding network motifs are described and based on their analysis a new improved parallel algorithm for finding network motifs called Efise was introduced. Practical results show, that Efise offers significantly better performance than other tools and thanks to efficient parallelization method, it also achieves linear speedups, which makes it an order of magnitude faster than previous state-of-the-art tools for finding network motifs.
Kolekce
- Diplomové práce - 18101 [216]