Graph processing is becoming increasingly prevalent across many application domains. In spite of this prevalence, there is little research about how graphs are actually used in practice. We performed an extensive study that consisted of an online survey of 89 users, a review of the mailing lists, source repositories, and white papers of a large suite of graph software products, and in-person interviews with 6 users and 2 developers of these products. Our online survey aimed at understanding: (i) the types of graphs users have; (ii) the graph computations users run; (iii) the types of graph software users use; and (iv) the major challenges users face when processing their graphs. We describe the participants’ responses to our questions highlighting common patterns and challenges. Based on our interviews and survey of the rest of our sources, we were able to answer some new questions that were raised by participants’ responses to our online survey and understand the specific applications that use graph data and software. Our study revealed surprising facts about graph processing in practice. In particular, real-world graphs represent a very diverse range of entities and are often very large, scalability and visualization are undeniably the most pressing challenges faced by participants, and data integration, recommendations, and fraud detection are very popular applications supported by existing graph software. We hope these findings can guide future research.

中文翻译：

---

大图的普遍存在和图处理的惊人挑战：扩展调查

图形处理在许多应用领域中变得越来越普遍。尽管存在这种普遍性，但很少有关于在实践中实际使用图形的研究。我们进行了广泛的研究，包括对89位用户的在线调查，对邮件列表，源存储库和大型图形软件产品套件的白皮书的审查，以及对6位用户和其中2位开发人员的面对面访问产品。我们的在线调查旨在了解：（i）用户拥有的图形类型；（ii）用户运行的图形计算；（iii）用户使用的图形软件的类型；（iv）用户在处理图形时面临的主要挑战。我们描述参与者对我们问题的回答，以突出常见的模式和挑战。根据我们的采访和对其他来源的调查，我们能够回答参与者对我们的在线调查的回答提出的一些新问题，并了解使用图形数据和软件的特定应用程序。我们的研究揭示了在实践中有关图形处理的令人惊讶的事实。特别是，现实世界中的图形代表了各种各样的实体，并且通常非常大，可伸缩性和可视化无疑是参与者面临的最紧迫的挑战，而数据集成，建议和欺诈检测是现有图形支持的非常流行的应用程序软件。我们希望这些发现可以指导未来的研究。我们的研究揭示了在实践中有关图形处理的令人惊讶的事实。特别是，现实世界中的图形代表了各种各样的实体，并且通常非常大，可伸缩性和可视化无疑是参与者面临的最紧迫的挑战，而数据集成，建议和欺诈检测是现有图形支持的非常流行的应用程序软件。我们希望这些发现可以指导未来的研究。我们的研究揭示了在实践中有关图形处理的令人惊讶的事实。特别是，现实世界中的图形代表了各种各样的实体，并且通常非常大，可伸缩性和可视化无疑是参与者面临的最紧迫的挑战，而数据集成，建议和欺诈检测是现有图形支持的非常流行的应用程序软件。我们希望这些发现可以指导未来的研究。