【摘要】：隨著社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)規(guī)模的遞增,結(jié)構(gòu)洞節(jié)點計算涉及的計算量呈幾何級增長,如何構(gòu)建有效的并行化算法并縮短算法運行的時間成為當(dāng)前研究的難點。針對大規(guī)模數(shù)據(jù)量下結(jié)構(gòu)洞節(jié)點發(fā)現(xiàn)算法的不足,利用并行化思想設(shè)計實現(xiàn)了基于MapReduce的結(jié)構(gòu)洞節(jié)點發(fā)現(xiàn)算法。該算法通過DBLP,YouTube和Califonia公路網(wǎng)這3組規(guī)模不同的數(shù)據(jù)集在Hadoop集群上運行的實驗結(jié)果表明,增加DataNode機器節(jié)點的數(shù)量能夠縮短算法運行的時間,提高運行效率且具有良好的并行加速比和擴展性能。
[Abstract]:With the increase of the scale of social network data, the computational complexity involved in computing structural holes increases geometrically. How to construct an effective parallel algorithm and shorten the running time of the algorithm has become a difficult problem. The algorithm runs on a Hadoop cluster with three sets of data sets, namely DBLP, YouTube and California Highway Network. The experimental results show that increasing the number of DataNode machine nodes can shorten the running time of the algorithm, improve the running efficiency and have good parallel speedup and scalability.
【作者單位】： 電子工程學(xué)院網(wǎng)絡(luò)系;北京工商大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院;北京信息科技大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61170112) 北京市教委科研計劃項目(SM201411232005)資助
【分類號】：TP393.09;TP301.6

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2234109