大规模动态图节点相似性度量方法研究
发布时间：2020-12-07 03:55
图作为计算机学科中常用的一种数据结构,它可以有效地表达对象之间广泛存在的联系,比线性表和树更加复杂,具备更一般性的表达能力,如道路交通网问题、Web语义分析问题、社交网络分析、生物信息网、地理信息网等。越来越多的应用场景需要依靠图数据结构来处理,同时图数据规模的不断增大带来了诸多挑战和分析,对其进行相关研究有非常重要的意义。大规模动态图演化过程中节点相似度度量和聚类被作为一种图关系的基础研究,该内容被众多学者进行深入研究。传统的研究大多集中静态图、累积动态图上相似子图查询和子图挖据的相关研究成果,本文研究大规模动态图演化过程中节点相似度度量和基于节点相似度的聚类。由于目前对于大规模动态图节点相似度度量和聚类研究较少,所以本文提出了大规模动态图中节点相似性分类度量方法。针对上述问题,本文提出了大规模动态图中节点相似性分类度量方法,该方法包括数据预处理处理、节点相似度计算、节点相似度分段。为了解决大规模动态图的存储和处理问题,本文采用了Spark分布式计算框架中的GraphX类库中的算子,该计算框架封装了图的基本计算类库,使得算法运行和实现较为高效。首先数据预处理阶段,本文获得大规模动态图...
【文章来源】：辽宁大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
余弦相似度和欧氏距离对比图
图 2-2 XOY 坐标图的 x 轴及 y 轴和原点 0，原点恰落单位。A 坐标为（4,4），B 点坐距离计算(Chebyshev Distance)，
点分割示意图
【参考文献】：
期刊论文
[1]City Networks of Online Commodity Services in China:Empirical Analysis of Tmall Clothing and Electronic Retailers[J]. XI Guangliang,ZHEN Feng,HE Jinliao,GONG Yanhao. Chinese Geographical Science. 2018(02)
[2]异构网络中基于频繁子图检测的关系预测算法[J]. 周鹏,熊运余. 计算机工程与设计. 2017(10)
[3]基于多粒度划分的图像语义检索方法[J]. 徐久成,董婉,王煜尧. 小型微型计算机系统. 2017(05)
[4]A Forensic Method for Efficient File Extraction in HDFS Based on Three-Level Mapping[J]. GAO Yuanzhao,LI Binglong. Wuhan University Journal of Natural Sciences. 2017(02)
[5]Spark的图计算框架:GraphX[J]. 孙海. 现代计算机(专业版). 2017(09)
[6]基于快照的大规模动态图相似节点查询算法[J]. 宋宝燕,纪婉婷,丁琳琳. 计算机应用. 2016(02)
[7]基于阈值的概率图可达查询[J]. 袁野,王国仁. 计算机学报. 2010(12)
[8]演变图上的连接子图演变模式挖掘[J]. 邹兆年,高宏,李建中,张硕. 软件学报. 2010(05)
[9]基于复杂网络理论的PPI网络拓扑分析[J]. 李敏,陈建二,王建新. 计算机工程与应用. 2008(08)
博士论文
[1]基于图和复杂网络理论的蛋白质相互作用数据分析与应用研究[D]. 尤著宏.中国科学技术大学 2010
[2]复杂网络理论和细胞自动机在生物信息学中的应用研究[D]. 刁元波.四川大学 2007
硕士论文
[1]云计算中MapReduce分布式并行处理框架的研究[D]. 梁芷梧.湖北工业大学 2017
[2]连接操作在Spark框架上的实现与优化[D]. 张文虎.国防科学技术大学 2016
[3]基于RSSI室内定位系统的研究与实现[D]. 杨朝齐.北京邮电大学 2016
本文编号：2902574
【文章来源】：辽宁大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
余弦相似度和欧氏距离对比图
图 2-2 XOY 坐标图的 x 轴及 y 轴和原点 0，原点恰落单位。A 坐标为（4,4），B 点坐距离计算(Chebyshev Distance)，
点分割示意图
【参考文献】：
期刊论文
[1]City Networks of Online Commodity Services in China:Empirical Analysis of Tmall Clothing and Electronic Retailers[J]. XI Guangliang,ZHEN Feng,HE Jinliao,GONG Yanhao. Chinese Geographical Science. 2018(02)
[2]异构网络中基于频繁子图检测的关系预测算法[J]. 周鹏,熊运余. 计算机工程与设计. 2017(10)
[3]基于多粒度划分的图像语义检索方法[J]. 徐久成,董婉,王煜尧. 小型微型计算机系统. 2017(05)
[4]A Forensic Method for Efficient File Extraction in HDFS Based on Three-Level Mapping[J]. GAO Yuanzhao,LI Binglong. Wuhan University Journal of Natural Sciences. 2017(02)
[5]Spark的图计算框架:GraphX[J]. 孙海. 现代计算机(专业版). 2017(09)
[6]基于快照的大规模动态图相似节点查询算法[J]. 宋宝燕,纪婉婷,丁琳琳. 计算机应用. 2016(02)
[7]基于阈值的概率图可达查询[J]. 袁野,王国仁. 计算机学报. 2010(12)
[8]演变图上的连接子图演变模式挖掘[J]. 邹兆年,高宏,李建中,张硕. 软件学报. 2010(05)
[9]基于复杂网络理论的PPI网络拓扑分析[J]. 李敏,陈建二,王建新. 计算机工程与应用. 2008(08)
博士论文
[1]基于图和复杂网络理论的蛋白质相互作用数据分析与应用研究[D]. 尤著宏.中国科学技术大学 2010
[2]复杂网络理论和细胞自动机在生物信息学中的应用研究[D]. 刁元波.四川大学 2007
硕士论文
[1]云计算中MapReduce分布式并行处理框架的研究[D]. 梁芷梧.湖北工业大学 2017
[2]连接操作在Spark框架上的实现与优化[D]. 张文虎.国防科学技术大学 2016
[3]基于RSSI室内定位系统的研究与实现[D]. 杨朝齐.北京邮电大学 2016
本文编号：2902574
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