arXiv cs.AI·47 天前★ 2

垂直分区联邦知识图谱成本刻画研究

原文标题:Cost Characterization of Vertically Partitioned Federated Knowledge Graphs

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AI 智能摘要

论文将垂直分区形式化为设计空间,比较语义分组、频率均衡、共现图割与随机四种分区策略,用通信成本、索引规模、跨孤岛路径长度、负载均衡与查询延迟五项指标评估。结果显示五项中三项由图谱与孤岛数量决定,设计问题可简化为路径长度与负载均衡的权衡。

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问题
垂直分区知识图谱的分区策略成本缺乏系统研究。
方法
将垂直分区形式化为设计空间,对比语义分组、频率均衡、共现图割、随机四种策略,用五项指标评估。
结果
五项指标中三项由图谱与孤岛数量决定,设计问题简化为跨孤岛路径长度与负载均衡的权衡。
影响
做联邦知识图谱架构时,可先判断哪些成本不可控,只优化路径长度与负载均衡两个轴。
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原始标题:Cost Characterization of Vertically Partitioned Federated Knowledge Graphs
AI 中文标题:垂直分区联邦知识图谱成本刻画研究
来源:arXiv cs.AI · 发布于 47 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:联邦学习 / 知识图谱 / 分区策略 / 成本优化
关键词:federated knowledge graph / partitioning / query latency / load balance
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