基于MapReduce的SimRank算法在图聚类中的应用

由Jeh和Widom提出的Sim Rank算法是一种普适"结构相似度"计算模型。由于Sim Rank算法采用迭代方式计算图节点间相似性,因此时间复杂度和空间复杂度都非常高。随着数据量的激增,单机运算能力不能满足大规模数据的计算要求。本文提出了基于Map Reduce计算模型的分布式Sim Rank算法,利用该算法对RDF图进行相似度度量,然后利用分布式的AP聚类算法对图节点进行聚类分析。实验结果表明,该方法能够高效的完成图节点的相似度度量,实现图的有效聚类。