提出了一种基于带权图并行分解的层次化社区发现方法,该方法采用图划分的方式定义社区结构,并在这种社区结构之上实现了社会网络社区发现并行算法P-SNCD(parallel social network community discovery).P-SNCD算法有效地避免了传统的基...提出了一种基于带权图并行分解的层次化社区发现方法,该方法采用图划分的方式定义社区结构,并在这种社区结构之上实现了社会网络社区发现并行算法P-SNCD(parallel social network community discovery).P-SNCD算法有效地避免了传统的基于"模块度"的社区发现方法倾向于发现相似规模社区的弊端.同时,该算法能够以可扩展的方式,在处理器规模为O(hmn)或O(hn2)的条件下,以并行计算时间复杂度为O(logn)高效地挖掘大规模复杂社会网络中社区密度为h的社区,其中,n为社会网络节点数,m为边数,h为用户指定的任意社区密度.所提出的算法对用户参数输入要求简单,从而使得算法具有较强的实用性.充分的实验数据验证了所提出算法的精确性和高效性.展开更多
针对传统的物化视图选择(materialized view selection,MVS)算法评价指标单一(仅评价物化时间,过度追求物化视图的查询命中率)会导致超高维度时的维度灾难以及物化视图集频繁抖动的问题,本文提出了一种基于带权图的多维大数据模型优化算...针对传统的物化视图选择(materialized view selection,MVS)算法评价指标单一(仅评价物化时间,过度追求物化视图的查询命中率)会导致超高维度时的维度灾难以及物化视图集频繁抖动的问题,本文提出了一种基于带权图的多维大数据模型优化算法(multi-dimensional big data model optimization,MMO),通过引入平均查询时延和膨胀率评价指标,基于带权图模型找出物化视图集的最优解。实验结果表明,本文算法在综合评分、平均查询时延、膨胀率方面均优于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO),解决了超高维数据下的维度灾难问题,并且能够快速收敛。展开更多
文摘提出了一种基于带权图并行分解的层次化社区发现方法,该方法采用图划分的方式定义社区结构,并在这种社区结构之上实现了社会网络社区发现并行算法P-SNCD(parallel social network community discovery).P-SNCD算法有效地避免了传统的基于"模块度"的社区发现方法倾向于发现相似规模社区的弊端.同时,该算法能够以可扩展的方式,在处理器规模为O(hmn)或O(hn2)的条件下,以并行计算时间复杂度为O(logn)高效地挖掘大规模复杂社会网络中社区密度为h的社区,其中,n为社会网络节点数,m为边数,h为用户指定的任意社区密度.所提出的算法对用户参数输入要求简单,从而使得算法具有较强的实用性.充分的实验数据验证了所提出算法的精确性和高效性.
文摘针对传统的物化视图选择(materialized view selection,MVS)算法评价指标单一(仅评价物化时间,过度追求物化视图的查询命中率)会导致超高维度时的维度灾难以及物化视图集频繁抖动的问题,本文提出了一种基于带权图的多维大数据模型优化算法(multi-dimensional big data model optimization,MMO),通过引入平均查询时延和膨胀率评价指标,基于带权图模型找出物化视图集的最优解。实验结果表明,本文算法在综合评分、平均查询时延、膨胀率方面均优于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO),解决了超高维数据下的维度灾难问题,并且能够快速收敛。