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The VLDB Journal
Erschienen in: The VLDB Journal 3/2019

03.06.2019 | Editorial

Thematic issue on data management for graphs

verfasst von: Sihem Amer-Yahia, Lei Chen, Renée J. Miller

Erschienen in: The VLDB Journal | Ausgabe 3/2019

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Excerpt

Graphs have always been an important fundamental data structure in computer science. Graphs are also ubiquitous in daily life appearing throughout nature, science, economics, government, and our social structures. As our ability to store larger and larger graphs increases, so do the fundamental data management challenges in graph management. In this thematic special issue, we collect together five regular VLDB Journal papers that consider different classical data management issues related to graphs. …
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Literatur
1.
Sahu, S., Mhedhbi, A., Salihoglu, S., Lin, J., Özsu, M.T.: The ubiquity of large graphs and surprising challenges of graph processing. PVLDB 11(4), 420–431 (2017). (VLDB Best Paper Award)
2.
Jeh, G., Widom, J.: SimRank: a measure of structural-context similarity. In: KDD, pp. 538–543 (2002)
Metadaten
Titel
Thematic issue on data management for graphs
verfasst von
Sihem Amer-Yahia
Lei Chen
Renée J. Miller
Publikationsdatum
03.06.2019
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
The VLDB Journal / Ausgabe 3/2019
Print ISSN: 1066-8888
Elektronische ISSN: 0949-877X
DOI
https://doi.org/10.1007/s00778-019-00543-2

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