DEX: High-performance exploration on large graphs for information retrieval
Visualitza/Obre
DEX.pdf (470,1Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/8539
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2007
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Link and graph analysis tools are important devices to boost the richness of information retrieval systems. Internet and the existing social networking portals are just a couple of situations where the use of these tools would be beneficial and enriching for the users and the analysts. However, the need for integrating different data sources and, even more important, the need for high performance generic tools, is at odds with the continuously growing size and number of
data repositories.
In this paper we propose and evaluate DEX, a high performance graph database querying system that allows for the integration of multiple data sources. DEX makes graph
querying possible in different flavors, including link analysis, social network analysis, pattern recognition and keyword search. The richness of DEX shows up in the experiments that we carried out on the Internet Movie Database(IMDb). Through a variety of these complex analytical queries, DEX shows to be a generic and efficient tool on large graph databases.
CitacióMartinez, N. [et al.]. DEX: High-performance exploration on large graphs for information retrieval. A: ACM Conference on Information and Knowledge Management. "ACM Conference on Information and Knowledge Management". Lisbon: 2007, p. 573-582.
ISBN978-59593-9
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
DEX.pdf | 470,1Kb | Accés restringit |