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摘要:
在大规模图数据的分布式处理中,往往需要将图数据进行划分并放置在不同的节点上.如果数据划分得不均衡,那么部分节点可能会成为分布式系统的瓶颈.为了提高图数据划分的均衡性,并且有效地应对图数据的快速更新,提出了一种松弛的优化均衡流式图划分算法.首先,定义了一种同时包含划分内部代价和划分之间的割的代价的目标函数作为图划分的整体框架.然后,在图划分框架的基础上通过最大化和最小化两种优化函数分析了均衡图划分问题,并给出了二者之间的关系.最后,针对流式图数据,提出一种贪婪的图最优k划分算法.该划分算法以最大化优化函数为基础,通过最大化顶点放置产生的目标函数增加值进行节点划分块的选取.实验表明,提出的图划分算法与相关算法相比,不仅均衡性好,而且通信开销小,在基于该算法进行图划分时上层应用的计算性能得到了明显的提高.
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文献信息
篇名 一种松弛的优化均衡流式图划分算法研究
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 均衡图划分 分布式计算 启发式算法
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 231-234
页数 4页 分类号 TP391
字数 4569字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.4.047
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 殷晓波 安徽理工大学计算机科学与工程学院 7 19 3.0 4.0
2 罗恩 中南大学信息科学与工程学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
均衡图划分
分布式计算
启发式算法
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
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68
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