Особенности хранения графов социальной сети

И. В. Поляков; Полякова В. О.; А. А. Чеповский

doi:10.18127/j20729472-201803-10

Публикации

?

Особенности хранения графов социальной сети

Системы высокой доступности. 2018. Т. 14. № 3. С. 63–67.

Поляков И. В., Полякова В. О., Чеповский А. А.

Рассмотрены различные варианты хранения графов социальной сети больших размеров. Показано, что совместное использо-вание двух типов хранилищ позволяет получить гибкую схему, ориентированную как на быстрое пополнение графа, так и на быстрые операции поиска путей и выгрузки подграфов.

Научное направление: Компьютерные науки

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: русский

Полный текст

DOI

Ключевые слова: большие данные big data Graph Warehouse Хранилище графов поиск путей в графе

Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II

Cham: Springer Publishing Company, 2026.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Искусственный интеллект как роза научной деятельности: исследование Тимоти Гауэрса

Поддьяков А. Н., Троицкий вариант. Наука 2026 № 12 С. 24–25

В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Оборот цифровых активов: вызовы, возможности и правовые рамки

Панарина М. М., Законодательство 2026 № 5 С. 16–23

Автор рассматривает актуальные проблемы регулирования оборота цифровых активов в Российской Федерации, обращает внимание на причины значительных ограничений в сфере судебной защиты прав владельцев цифровых активов, отмечает правовые коллизии и пробелы. По ее мнению, лишь дальнейшее развитие законодательства позволит более четко определить и регламентировать использование цифровых активов в соответствии с требованиями оборота, а также обеспечить защиту ...

Добавлено: 14 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Балканские войны 1912–1913 гг. в современных национальных СМИ Сербии как символ единения балканских народов

Мулина А. А., В кн.: Балканские войны 1912–1913 гг.: далекие предпосылки и долгое эхо.: М.: Институт славяноведения РАН, 2024. С. 287–297.

В данной статье рассматривается вопрос отражения событий 1912–1913 гг. в национальных СМИ Сербии в 2012–2013 и 2022–2023 гг. Опираясь на «большие данные», полученные из сервиса Google, а также на материалы качественной газеты «Политика», автор анализирует особенности освещения эпизодов Балканских войн, а также запросы пользователей интернета на территории Сербии по темам, связанным с событиями 1912–1913 гг. ...

Добавлено: 21 апреля 2026 г.

Президентские выборы в Турецкой Республике в информационном пространстве стран Балканского полуострова: медиагеографический анализ

Мулина А. А., Якова Т. С., Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Литературоведение, журналистика 2025 Т. 30 № 1 С. 161–171

В статье представлены результаты исследования информационного пространства Балканских государств, проведенного в период президентских выборов в Турции (2023 г.): авторы обратились к этому периоду как к одному из самых ярких политических событий страны за последнее пятилетие. Цель предлагаемой работы – выявить уровень интереса к внутриполитическим событиям Турции как со стороны жителей балканских стран, так и со ...

Добавлено: 21 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Big Data как актив: задачи правового обеспечения оборота данных средствами публичного права

Лескина Э. И., Законодательство 2026 № 2 С. 22–29

Одним из признаков больших данных является ценность, что вытекает из сущности современного этапа развития общества, значения информации и данных. Однако без правового обеспечения экономической сущности данных становится невозможным реализация заложенного в данных потенциала. В настоящее время можно говорить о несовершенстве имеющихся правовых средств для использования такого актива в обороте. Исходя из комплексности феномена больших данных, ...

Добавлено: 13 апреля 2026 г.

РАЗВИТИЕ НАЛОГОВОГО АДМИНИСТРИРОВАНИЯ В РОССИИ В УСЛОВИЯХ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Лютова О. И., Горбунова М. А., Вопросы государственного и муниципального управления 2026 № 1 С. 35–57

Использование больших данных в налоговом администрировании переходит от внедрения отдельных цифровых технологий к этапу качественной аналитики с использованием алгоритмов автоматического анализа значительных по объему массивов информации из различных источников, что порождает ряд системных вызовов. Задача исследования – выяснить и проанализировать состояние трансформации налогового администрирования, осуществляемой посредством внедрения и использования цифровых инструментов, главным образом – технологий ...

Добавлено: 7 апреля 2026 г.