分布式图计算论文有哪些题目？摘要和论点有哪些？

题目（一）: A Survey on Distributed Graph Processing Systems

⑴.摘要: 本文调研了当前主流的分布式图计算系统，介绍了它们的特点和优势，并重点分析了它们在性能、可扩展性和容错性方面的不同表现。

⑵.论点: 本文旨在提供一种全面的分布式图处理系统的概述，帮助读者了解各种系统的优缺点，以便于选择适合自己需求的系统。

题目（二）: Distributed Graph Processing with Parallel Random Walks

⑴.摘要: 本文提出了一种并行随机游走的分布式图处理方法，该方法利用并行计算来加速大规模图数据的处理。

⑵.论点: 本文的方法可以提高分布式图处理的效率和可扩展性，减少计算时间并降低系统负载。

题目（三）: Efficient and Scalable Distributed Graph Processing using Subgraph-centric Partitioning

⑴.摘要: 本文提出了一种基于子图中心划分的高效可扩展的分布式图处理方法，通过将图分割成更小的子图来提高处理性能和可扩展性。

⑵.论点: 本文的方法在大规模图数据中可以实现高效的分布式图处理，并且在性能和可扩展性方面具有优势。

题目（四）: GraphLab: A New Framework for Parallel Machine Learning

⑴.摘要: 本文介绍了一种新的并行机器学习框架 GraphLab，该框架可以在分布式环境中实现高效的图计算和机器学习算法。

⑵.论点: 本文的框架可以提高分布式图计算和机器学习算法的效率，并且适用于大规模的图数据处理。

题目（五）: PowerGraph: Distributed Graph-Parallel Computation on Natural Graphs

⑴.摘要: 本文介绍了一种名为 PowerGraph 的分布式图并行计算框架，该框架采用了一种新的图模型来提高处理性能和可扩展性。

⑵.论点: 本文的 PowerGraph 框架在处理大规模自然图数据时具有优势，并且可以提高分布式图计算的效率。

题目（六）: A Comparative Study of Distributed Graph Processing Systems

⑴.摘要: 本文通过对比研究了不同的分布式图处理系统，分析了它们在性能、可扩展性和容错性方面的差异。

⑵.论点: 本文的研究为选择适合不同需求的分布式图处理系统提供了参考，并且有助于进一步改进和优化这些系统的性能。

题目（七）: GraphX: Graph Processing in a Distributed Dataflow Framework

⑴.摘要: 本文介绍了一种在分布式数据流框架中进行图处理的方法，该方法可以提高分布式图计算的性能和可扩展性。

⑵.论点: 本文的方法可以加速分布式图处理，并且提供了一种简单而有效的方式来处理大规模图数据。

题目（八）: Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing

⑴.摘要: 本文介绍了一种用于大规模图处理的系统 Pregel，该系统利用消息传递模型来实现高效的分布式图计算。

⑵.论点: 本文的系统 Pregel 在处理大规模图数据时具有高效性和可扩展性，并且适用于各种图算法的实现。

题目（九）: Giraph: Large-scale Graph Processing on Hadoop

⑴.摘要: 本文介绍了一种在 Hadoop 上进行大规模图处理的方法 Giraph，该方法可以高效地处理大规模图数据并实现分布式图计算。

⑵.论点: 本文的 Giraph 方法在可扩展性和分布式图计算性能方面具有优势，并且适用于在 Hadoop 环境中进行大规模图处理。