【TeraHAC：对包含万亿条边的图进行高效层次聚类】
- TeraHAC算法是谷歌研究团队为处理大规模图数据设计的层次聚合聚类算法。
- 该算法能够处理具有数万亿条边的图，适用于大规模预测和信息检索任务。
- TeraHAC通过在稀疏图上利用相似性矩阵中的稀疏性，优化了计算步骤，减少了计算复杂度。
- 实验表明，TeraHAC在保持聚类质量的同时，相比传统算法有超过75倍的速度提升。
- TeraHAC算法采用了MapReduce风格的计算模型，适用于分布式环境，能高效利用多核或多机资源。
- 在8万亿边的数据集上，TeraHAC实现了最佳的精确度-召回率权衡，成为超大规模图聚类的首选算法。
《Scaling hierarchical agglomerative clustering to trillion-edge graphs》 https://research.google/blog/scaling-hierarchical-agglomerative-clustering-to-trillion-edge-graphs/ #机器学习# #人工智能#