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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.
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文献信息
篇名 基于并行计算的高效图稀疏化处理算法
来源期刊 四川理工学院学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 MapReduce Minhash 图聚类分析 数据抽样 并行计算
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 机械、电子及计算机科学
研究方向 页码范围 45-51
页数 7页 分类号 TB115
字数 5256字 语种 中文
DOI 10.11863/j.suse.2015.02.11
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1 李融 14 6 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
MapReduce
Minhash
图聚类分析
数据抽样
并行计算
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
四川理工学院学报(自然科学版)
双月刊
1673-1549
51-1687/N
四川省自贡市汇兴路学苑街180号
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出版文献量(篇)
2774
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