基于结构冗余性校准的在线式社会网络压缩

发布时间：2019-09-22 09:58

【摘要】：随着社交网络、移动互联网等新兴服务的不断涌现,在线社会网络正以前所未有的速度增长并且呈现出极强的演化特性.网络压缩技术能够将大规模网络压缩成规模更小、结构信息更简洁的网络,在数据存储和网络可视化领域发挥着重要作用.现有的压缩算法为了优化压缩损失,重复比对原始网络与压缩网络之间的差异导致过高的时间开销,并且算法仅局限于静态网络,无法满足在线社会网络的演变要求.针对上述问题,提出一种解决演化网络压缩问题的高效算法,首先设计了基于局部化判定的结构合并贡献函数及其快速调整算法,将网络的首次压缩复杂度控制在O(n)到O(mn)之间;其次,设计了一种面向演化网络压缩的动态校准算法,参照网络演化前后拓扑结构的变化,校准前一时刻的压缩表达以避免网络的重复压缩,在满足在线社会网络演变要求的同时提高了压缩效率;最后,通过对真实数据集的实验分析,验证了算法的有效性.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61073041,61073043,61202274,61370083) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20112304110011,20122304110012)
【分类号】：TP393.01

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

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【共引文献】

相关期刊论文 前10条

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相关会议论文 前2条

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相关博士学位论文 前6条

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本文编号：2539906