【摘要】：Internet的高速發(fā)展,將人們帶入“知識爆炸”的時代,海量信息在帶給人們方便的同時,也增加了人們在海量數(shù)據(jù)中獲取有用知識的難度。復雜網(wǎng)絡是20世紀以來出現(xiàn)的新型學科,隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,復雜網(wǎng)絡進入快速發(fā)展的道路,在節(jié)點重要性排序、社團挖掘、傳播動力學等方面開展了大量的研究,研究成果廣泛應用到政治經(jīng)濟、社交媒體、物理生物等領域。但隨著研究方法的深入與研究場景的延伸,復雜網(wǎng)絡帶給人們一個巨大的挑戰(zhàn)是如何在大規(guī)模網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中有效地進行復雜網(wǎng)絡研究分析。為應對這些挑戰(zhàn),人們開始使用Hadoop、Spark和GraphLab等大數(shù)據(jù)工具來進行大規(guī)模復雜網(wǎng)絡研究分析。本文旨在針對基于云計算的復雜網(wǎng)絡關鍵算法進行研究,設計并實現(xiàn)了三個具有代表性的復雜網(wǎng)絡分析算法,這三個算法分別是:基于云計算的節(jié)點重要性排序算法、基于云計算的社團挖掘算法和基于云計算的SIR模型傳播算法。首先,在對現(xiàn)有的云計算平臺以及復雜網(wǎng)絡的經(jīng)典算法進行深入的研究之后,提出基于云計算,面向海量網(wǎng)絡數(shù)據(jù),可擴張的復雜網(wǎng)絡分析算法。其次,根據(jù)每個算法的特點選擇合適的云計算平臺,設計適當?shù)臄?shù)據(jù)結構。不同的云計算平臺有不同的應用場景,在合適的云計算平臺上進行算法設計可以明顯提高算法效率。最后,通過實驗對上述三個算法進行正確性及效率驗證�；谠朴嬎愕墓�(jié)點重要性排序算法利用LeaderRank中每個頂點只考慮與其鄰居進行交互的思想,針對GraphLab和Hadoop兩個平臺進行算法實現(xiàn)。使用隨機構造的小網(wǎng)絡測試算法的準確性,使用Stanford SNAP上提供的Twitter、Friendster等頂點規(guī)模達到上千萬的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集來測試在面對大規(guī)模網(wǎng)絡時的效率�；谠朴嬎愕纳鐖F挖掘算法利用標簽傳播的思想,針對GraphLab平臺進行算法設計與實現(xiàn)。使用Zachary’s Karate Club這個真實社團結構以及模塊度指標來測試算法的準確性,使用Stanford SNAP上的com-Orkut等公用數(shù)據(jù)集來測試算法在處理大規(guī)模網(wǎng)絡時的效率�；谠朴嬎愕腟IR模型傳播算法使用度相關感染方式,模擬SIR模型。通過實驗發(fā)現(xiàn),本算法有很強的靈活性,可以模擬包括SI、SIS、SIRS等模型,同時在處理大規(guī)模網(wǎng)絡時表現(xiàn)出高擴展性。通過大量的實驗測試發(fā)現(xiàn),本文提出的這三個算法在處理網(wǎng)絡數(shù)據(jù)規(guī)模上表現(xiàn)出很高的擴展性,對進行大規(guī)模復雜網(wǎng)絡分析有很大的優(yōu)勢。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：O157.5;TP301.6

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