發(fā)布時間：2019-09-22 09:58

【摘要】：隨著社交網(wǎng)絡、移動互聯(lián)網(wǎng)等新興服務的不斷涌現(xiàn),在線社會網(wǎng)絡正以前所未有的速度增長并且呈現(xiàn)出極強的演化特性.網(wǎng)絡壓縮技術能夠?qū)⒋笠?guī)模網(wǎng)絡壓縮成規(guī)模更小、結(jié)構(gòu)信息更簡潔的網(wǎng)絡,在數(shù)據(jù)存儲和網(wǎng)絡可視化領域發(fā)揮著重要作用.現(xiàn)有的壓縮算法為了優(yōu)化壓縮損失,重復比對原始網(wǎng)絡與壓縮網(wǎng)絡之間的差異導致過高的時間開銷,并且算法僅局限于靜態(tài)網(wǎng)絡,無法滿足在線社會網(wǎng)絡的演變要求.針對上述問題,提出一種解決演化網(wǎng)絡壓縮問題的高效算法,首先設計了基于局部化判定的結(jié)構(gòu)合并貢獻函數(shù)及其快速調(diào)整算法,將網(wǎng)絡的首次壓縮復雜度控制在O(n)到O(mn)之間;其次,設計了一種面向演化網(wǎng)絡壓縮的動態(tài)校準算法,參照網(wǎng)絡演化前后拓撲結(jié)構(gòu)的變化,校準前一時刻的壓縮表達以避免網(wǎng)絡的重復壓縮,在滿足在線社會網(wǎng)絡演變要求的同時提高了壓縮效率;最后,通過對真實數(shù)據(jù)集的實驗分析,驗證了算法的有效性.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61073041,61073043,61202274,61370083) 高等學校博士學科點專項科研基金項目(20112304110011,20122304110012)
【分類號】：TP393.01

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

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【共引文獻】

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相關會議論文 前2條

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本文編號：2539906