基于并行计算的高效图稀疏化处理算法

摘要：

针对目前的图聚类分析方法存在的不足,在分析研究MapReduce架构理论、最小哈希算法以及图聚类分析中的数据抽样和稀疏化处理机制的基础上,提出了一种基于并行计算的高效的图稀疏化处理算法.该方法以MapReduce架构理论为基础,通过Minhash算法进行并行化分析,利用MapReduce框架结构对图聚类分析稀疏化操作过程中的多个任务进行了高效的推算分析与处理,并在Hadoop计算环境下,通过模拟实验对提出的高效图稀疏化处理算法的性能进行了测试.测试结果表明:基于并行计算的高效图稀疏化处理算法可行,能对图聚类数据信息进行快速稀疏化处理.

关键词：MapReduce、Minhash、图聚类分析、数据抽样、并行计算

所属期刊栏目：28

分类号：TB115(工程基础科学)

在线出版日期：2015-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：45-51