Computer networked and Web data pat

Computer networked and Web data patterns: In the case of computer networks and the web, the number of nodes in the underlying graph may be massive [9]. Since the number of nodes is massive, this can lead to a very large number of distinct edges. This is also referred to as the massive domain issue in networked data. In such cases, the number of distinct edges may be so large, that it may be hard to hold in the available storage space. Thus, techniques need to be designed to summarize and work with condensed representations of the graph data sets. In some of these applications, the edges in the underlying graph may arrive in the form of a data stream. In such cases, a second challenge arises from the fact that it may not be possible to store the incoming edges for future analysis. Therefore, the summarization techniques are especially essential for this case. The stream summaries may be leveraged for future processing of the underlying graphs. Figure 7 depicts the pipeline of graph applications built on frequent patterns. In this pipeline, frequent patterns are mined rst; then significant patterns are selected based on user-dened objective functions for dierent applications.

Kết quả (Việt) 1:

Máy tính nối mạng và Web mẫu dữ liệu: trong trường hợp của mạng máy tính và web, số lượng các nút trong biểu đồ cơ bản có thể lớn [9]. Vì số lượng các nút lớn, điều này có thể dẫn đến một số lượng rất lớn của các cạnh khác biệt. Điều này cũng được gọi là vấn đề lớn tên miền trong mạng dữ liệu. Trong trường hợp này, số lượng các cạnh khác biệt có thể rất lớn, nó có thể được khó để giữ trong không gian lưu trữ có sẵn. Vì vậy, kỹ thuật cần phải được thiết kế để tóm tắt và làm việc với các đại diện đặc của bộ dữ liệu của biểu đồ. Dự tất cả hay một số các ứng dụng này, các cạnh trong đồ thị cơ bản có thể đến trong các hình thức luồng dữ liệu. Trong trường hợp này, một thách thức thứ hai phát sinh từ thực tế rằng nó có thể không thể lưu trữ các cạnh đến cho tương lai phân tích. Do đó, các kỹ thuật tổng hợp đặc biệt là rất cần thiết cho trường hợp này. Tóm tắt dòng có thể được thừa hưởng các xử lý trong tương lai của các đồ thị cơ bản. Hình 7 mô tả các đường ống dẫn của các ứng dụng đồ thị được xây dựng trên mô hình thường xuyên. Trong đường ống này, mô hình thường xuyên là rst mỏ; sau đó signifi cant mô hình là lựa chọn dựa trên người dùng-de ned khách quan chức năng cho di tiểu ứng dụng.

Kết quả (Việt) 2:

Máy tính nối mạng và dữ liệu Web mẫu: Trong trường hợp của các mạng máy tính và các trang web, số lượng các nút trong đồ thị cơ bản có thể được lớn [9]. Kể từ khi số lượng các nút là rất lớn, điều này có thể dẫn đến một số lượng rất lớn của các cạnh khác nhau. Điều này cũng được gọi là vấn đề lớn trong miền dữ liệu mạng. Trong trường hợp này, số cạnh riêng biệt có thể rất lớn, nó có thể được khó khăn để giữ trong không gian lưu trữ có sẵn. Như vậy, các kỹ thuật cần phải được thiết kế để tóm tắt và làm việc với đại diện đặc của các bộ đồ thị dữ liệu. Trong một số các ứng dụng này, các cạnh trong đồ thị bên dưới có thể đến trong hình thức của một dòng dữ liệu. Trong trường hợp như vậy, thử thách thứ hai xuất phát từ thực tế là nó có thể không có thể lưu trữ các cạnh đến để phân tích trong tương lai. Do đó, các kỹ thuật tổng hợp đặc biệt cần thiết cho trường hợp này. Các tóm tắt dòng có thể được thừa cho chế biến trong tương lai của các đồ thị bên dưới. Hình 7 mô tả các đường ống của các ứng dụng đồ thị được xây dựng trên mô hình thường xuyên. Trong đường ống này, mô hình thường xuyên được khai thác đầu tiên; sau đó mô hình không thể signifi được chọn dựa trên user-de định nghĩa chức năng mục tiêu cho các ứng dụng di erent?.

Kết quả (Việt) 3:

Mạng máy tính và mạng dữ liệu ở chế độ: mạng máy tính và mạng lưới trường hợp, các nút trong bức tranh có thể là số lượng lớn. [9].Do số lượng nút rất lớn, nó có thể dẫn đến một số lượng rất lớn của bờ khác nhau.Nó cũng được gọi là vấn đề lớn của dữ liệu trong mạng.Trong trường hợp này, khác với số cạnh có thể là rất lớn, nó có thể là khó giữ ở các không gian lưu trữ.Do đó, kỹ thuật cần được thiết kế để tổng kết và làm việc của đại diện bộ dữ liệu đồ hoạ cho ngắn gọn.Trong các ứng dụng đồ họa trong bờ, ở phía dưới có thể lấy dữ liệu dạng dòng chảy đến.Trong trường hợp này, thử thách thứ 2 đến từ một sự kiện, tức là nó có thể không có khả năng lưu trữ Incoming Edge, phân tích cho tương lai.Vì vậy, sự tổng hợp kỹ thuật là đặc biệt cần thiết, trường hợp này.Chảy abstract có thể sẽ được sử dụng cho tương lai của chúng xử lý đồ họa.Hình 7 mô tả ở chế độ thường xuyên được xây dựng trên ứng dụng đồ họa của đường ống.Có một đường ống, thường xuyên đào bới chế độ RST; vậy người dùng tùy chỉnh chế độ đáng kể dựa trên chức năng mục đích chọn ứng dụng khác nhau.