基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
近年来大规模图分析问题在网络大数据领域发挥着重要作用.经典的图分析问题包括求图的直径、半径、围长、聚类系数、紧密中心度和介数中心度等.集中式算法求解这些图计算问题一般都需要问题规模的平方甚至立方以上复杂度,显然不适用于大规模图.本文旨在从分布式算法角度介绍对这些基本图计算问题具有最坏性能保证的低复杂度(线性时间)算法.此外,本文还将介绍如何通过通信复杂性理论证明分布式图计算问题的下界.
推荐文章
一种低复杂度近最优大规模MIMO检测算法
MIMO
Richardson迭代
连续替换
检测算法
基于时间复杂度优化的分布式互斥请求集生成算法
分布式
互斥
请求集
最大松弛度
非稳定环境下基于竞争消息复杂度的分布式互斥节点容错算法
非稳定环境
分布式互斥
节点容错
算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 大规模图中低复杂度分布式算法浅析
来源期刊 南京信息工程大学学报 学科 工学
关键词 图分析 分布式算法 分布式复杂性 通信复杂性 拥塞模型
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 研究性论文
研究方向 页码范围 533-543
页数 11页 分类号 TP301.5|TP301.6|TP338.8
字数 12133字 语种 中文
DOI 10.13878/j.cnki.jnuist.2017.05.012
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1978(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1995(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2001(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
图分析
分布式算法
分布式复杂性
通信复杂性
拥塞模型
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
南京信息工程大学学报
双月刊
1674-7070
32-1801/N
南京市宁六路219号
chi
出版文献量(篇)
1162
总下载数(次)
7
总被引数(次)
4849
论文1v1指导