大规模多维网络数据分析框架的研究与实现

• 作者: 吴心宇 吴斌 张子兴 王泽奥
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: GraphOLAP 数据立方体 元路径 Spark
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 1941-1952
• 页数: 12页
• 分类号: TP399
• 字数: 9807字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1609012

摘要

随着互联网的快速发展和计算机应用的不断增加,大量的图数据特别是社会网络数据不断生成.多维信息网络已经成为表示这些图数据的通用方式.但是在多维信息网络中,节点的类型多种多样,节点的属性也不尽相同,如何对多维信息网络数据进行多角度多粒度的分析,挖掘其中的隐藏信息,成为人们关注的焦点.图联机分析处理技术(graph online analytical processing,GraphOLAP)可以对图数据进行快速的联机分析以及查询操作.借助于GraphOLAP的现有成果,针对多维信息网络的特点,提出了新的数据立方体框架.引入主节点的概念来指导元路径的生成,通过元路径指导网络的上卷下钻,提出属性转化和同质转化来丰富OLAP操作.最后讨论了优化的物化策略,使用并行计算框架Spark来实现算法,通过多个数据集验证了框架的有效性和高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴斌	北京邮电大学计算机学院	80	1409	15.0	36.0
2	王泽奥	北京邮电大学计算机学院	1	4	1.0	1.0
3	吴心宇	北京邮电大学计算机学院	1	4	1.0	1.0
4	张子兴	北京邮电大学计算机学院	1	4	1.0	1.0