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文章先后发表在IEEE ICCD和IEEE TPDS上
我们做的工作就是对图化治理任务的并发计算做了一个框架，也就是对线下进行绘像线上调度相结合，将访存特性传递给调度器，这样并发的会比较快，消息传递就会比较快。然后提出架构感知的负载均衡和线程调度、优化多图的并发运行的效果请求性能可以提升5.4倍了。实现了一套面向图化治理任务的冗余操作削除机制，对整个图存在的幂律分布、缩减操作等都做了分析，然后改进了图化治理任务流程，使分析提升了很多倍。
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如果将图放到编程框架里面进行描述是很方便的。如果变成框架以后，就像人工智能框架一样对编程是非常方便的。图计算原子操作复杂，然后GPU内存利用率是不高的。如果要对这些图利用GPU来说，对于并发是绝对没有问题的。所以改进数据结构，从图幂律分布出发削减冗余的计算操作，我们提出统一内存利用高效的图计算原子操作，优化多图资源利用，搞出一个编程框架来对图的算法进行精准的描述，就可以比较容易的对图的性进行提升。
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这是我们图分析框架的编程接口，先把一个问题变成一个图的结构一个任务，比如说多少顶点多少边互相怎么连接，顶点预处理，然后对活跃边进行更新，顶点生成等等迭代技术处理。经过这一套预备、更新、生成框架以后，整个图的分析和高并发处理就非常简单了。
这是效果，实现系统资源高效利用。
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借助数据泛在发现和优化组合，建立起多源异构城市环境气象数据的跨时空图结构关联性。
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第一个是利用空间的关联分析制定雾霾判断分析。这是对中国的31个省、市、自治区的雾霾和工业产值的关系的分析，所有的关联数据都可以给出一个框架和处理，整个过程都有图的分析和决策在里面。
（二）交通客流监控平台
借助城市大数据三元空间群智发现与群智建模，实现了多元多模数据下的多视图细粒度人群分析。
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这张图干什么用呢？就是实时监控，比如进站人数，出站人数，在网人数等。然后用不同的颜色标出来，几号线、哪个站有多少人等。这样会便利人们的交通出行。比如知道坐哪条线、哪边换乘。客流预测精准度从87%提高到95%。
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稿源：(雷锋网)
【傻大方】网址：/c/1122a09642021.html
标题：框架|上海交通大学过敏意：面向城市治理的图智能分析框架( 四 )