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属性公平的异质信息网络上的社区搜索算法
被引量:
2
1
作者
乔连鹏
侯会文
王国仁
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期1277-1291,共15页
近年来,异质信息网络上的社区搜索问题已经吸引了越来越多的关注,而且被广泛应用在图数据分析工作中.但是现有异质信息网络上的社区搜索问题都没有考虑子图上属性的公平性.将属性的公平性与异质信息网络上的kPcore挖掘问题相结合,提出...
近年来,异质信息网络上的社区搜索问题已经吸引了越来越多的关注,而且被广泛应用在图数据分析工作中.但是现有异质信息网络上的社区搜索问题都没有考虑子图上属性的公平性.将属性的公平性与异质信息网络上的kPcore挖掘问题相结合,提出了基于属性公平的异质信息网络上的极大core挖掘问题.针对该问题,首先提出了一个子图模型FkPcore.当对FkPcore进行枚举时,基础算法Basic-FkPcore遍历了所有路径实例,并枚举了大量k Pcore及其子图.为了提高算法效率,提出了Adv-FkPcore算法,以避免在枚举FkPcore时对所有的kPcore及其子图进行判断.另外,为了提高点的P_neighbor的获取效率,提出了结合点标记的遍历方法(traversalmethod with vertex sign, TMS),并基于TMS算法提出了FkPcore枚举算法Opt-FkPcore.在异质信息网络数据集上进行的大量实验证明了所提方法的有效性和效率.
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关键词
社区搜索
异质信息网络
属性公平性
遍历方法
枚举算法
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职称材料
基于GPU的大图数据上的关键字检索算法
被引量:
2
2
作者
林鹤翔
乔连鹏
+1 位作者
袁野
王国仁
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期271-279,共9页
在传统图上关键字检索问题研究的基础上,基于图形处理器(GPU)设计新的关键字检索算法.基于Steiner tree语义定义关键字检索问题,针对该问题结合传统多源最短路径算法在CPU上设计基本算法,由于CPU架构特性,该算法无法直接移植到GPU上.提...
在传统图上关键字检索问题研究的基础上,基于图形处理器(GPU)设计新的关键字检索算法.基于Steiner tree语义定义关键字检索问题,针对该问题结合传统多源最短路径算法在CPU上设计基本算法,由于CPU架构特性,该算法无法直接移植到GPU上.提出GPU上的基本检索算法,分析它相对于CPU版本的优势和仍然存在的不足.为了提升算法查询速度,反思GPU上基本检索算法的不足之处,提出基于索引的优化技术,利用单源最短路径算法的松弛更新思想、关键字独立性和内部整体性,设计GPU上的高效关键字检索算法.扩展该算法思想,对r-cliques关键字检索问题提出GPU上的优化思路.通过分析算法复杂度并在真实数据集上进行实验,证明该GPU算法的正确性和有效性,并证明算法在较大规模图数据上仍有较强的计算性能.
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关键词
检索
属性图
索引
GPU通用计算
并行计算
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职称材料
题名
属性公平的异质信息网络上的社区搜索算法
被引量:
2
1
作者
乔连鹏
侯会文
王国仁
机构
东北大学计算机科学与工程学院
北京理工大学计算机学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期1277-1291,共15页
基金
国家自然科学基金(61732003,61729201)。
文摘
近年来,异质信息网络上的社区搜索问题已经吸引了越来越多的关注,而且被广泛应用在图数据分析工作中.但是现有异质信息网络上的社区搜索问题都没有考虑子图上属性的公平性.将属性的公平性与异质信息网络上的kPcore挖掘问题相结合,提出了基于属性公平的异质信息网络上的极大core挖掘问题.针对该问题,首先提出了一个子图模型FkPcore.当对FkPcore进行枚举时,基础算法Basic-FkPcore遍历了所有路径实例,并枚举了大量k Pcore及其子图.为了提高算法效率,提出了Adv-FkPcore算法,以避免在枚举FkPcore时对所有的kPcore及其子图进行判断.另外,为了提高点的P_neighbor的获取效率,提出了结合点标记的遍历方法(traversalmethod with vertex sign, TMS),并基于TMS算法提出了FkPcore枚举算法Opt-FkPcore.在异质信息网络数据集上进行的大量实验证明了所提方法的有效性和效率.
关键词
社区搜索
异质信息网络
属性公平性
遍历方法
枚举算法
Keywords
community search
heterogeneous information network
fairness of attributes
traversal method
enumeration algorithm
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于GPU的大图数据上的关键字检索算法
被引量:
2
2
作者
林鹤翔
乔连鹏
袁野
王国仁
机构
北京理工大学计算机学院
东北大学计算机科学与工程学院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期271-279,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61932004,61732003,61729201)
中央高校基本科研基金资助项目(N181605012)。
文摘
在传统图上关键字检索问题研究的基础上,基于图形处理器(GPU)设计新的关键字检索算法.基于Steiner tree语义定义关键字检索问题,针对该问题结合传统多源最短路径算法在CPU上设计基本算法,由于CPU架构特性,该算法无法直接移植到GPU上.提出GPU上的基本检索算法,分析它相对于CPU版本的优势和仍然存在的不足.为了提升算法查询速度,反思GPU上基本检索算法的不足之处,提出基于索引的优化技术,利用单源最短路径算法的松弛更新思想、关键字独立性和内部整体性,设计GPU上的高效关键字检索算法.扩展该算法思想,对r-cliques关键字检索问题提出GPU上的优化思路.通过分析算法复杂度并在真实数据集上进行实验,证明该GPU算法的正确性和有效性,并证明算法在较大规模图数据上仍有较强的计算性能.
关键词
检索
属性图
索引
GPU通用计算
并行计算
Keywords
earch
attributed graph
index
general-purpose computing on GPU
parallel computing
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
属性公平的异质信息网络上的社区搜索算法
乔连鹏
侯会文
王国仁
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
2
基于GPU的大图数据上的关键字检索算法
林鹤翔
乔连鹏
袁野
王国仁
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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