大规模数据下的社交网络结构洞节点发现算法研究

发布时间：2018-09-10 09:54

【摘要】：随着社会网络数据规模的递增,结构洞节点计算涉及的计算量呈几何级增长,如何构建有效的并行化算法并缩短算法运行的时间成为当前研究的难点。针对大规模数据量下结构洞节点发现算法的不足,利用并行化思想设计实现了基于MapReduce的结构洞节点发现算法。该算法通过DBLP,YouTube和Califonia公路网这3组规模不同的数据集在Hadoop集群上运行的实验结果表明,增加DataNode机器节点的数量能够缩短算法运行的时间,提高运行效率且具有良好的并行加速比和扩展性能。
[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.
【作者单位】： 电子工程学院网络系;北京工商大学计算机与信息工程学院;北京信息科技大学;
【基金】：国家自然科学基金项目(61170112) 北京市教委科研计划项目(SM201411232005)资助
【分类号】：TP393.09;TP301.6

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2234109