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基于属性图的大规模关联数据的划分方法研究

基于属性图的大规模关联数据的划分方法研究

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作者：庞皓翰华中科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着社会网络分析、机器学习和数据挖掘等领域的快速发展,关联数据(Linked Data)的规模也在迅速增大。随着大规模关联数据的开放,一个重要的趋势是,以图的形式所表达的数据之间的关联关系变得越发复杂,这些数据使用属性图数据模... 详细信息

近年来,随着社会网络分析、机器学习和数据挖掘等领域的快速发展,关联数据(Linked Data)的规模也在迅速增大。随着大规模关联数据的开放,一个重要的趋势是,以图的形式所表达的数据之间的关联关系变得越发复杂,这些数据使用属性图数据模型表达更为贴切。复杂属性意味着更多的语义约束,通过语义之间的约束可以将属性图数据划分为不同的语义相关层。根据复杂语义信息之间的约束对属性图进行划分,可以在执行查询操作时减少跨分区通信的开销,并且查询结果通常可以在单个划分块得到。然而,传统的图划分方法很少考虑到属性图中的语义约束,因此往往在复杂语义的数据划分中效果并不是很好。为了解决这个问题,该研究提出一种新的查询优化的属性图划分方法。首先,该研究提出将属性语义可达路径作为属性图基本的划分元素,使用该新提出的定义来划分属性图中的语义相关层。其次,为了将路径合并到分区中减少数据冗余,还需要设计实现一种高效的空间压缩算法,通过使用聚合顶点来代替属性语义可达路径进行合并,不需要将整个路径合并起来。在具有代表性的属性图数据上进行的大量严格实验证实了上述属性图数据划分方法在语义丰富的属性图上划分的有效性。在负载平衡、数据冗余和网络开销方面,该方法性能与先进的竞争对手相当,并提供了新的一种思路。

关键词：图数据关联划分属性图分布式

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可扩展的面向关联的流式图数据划分方法研究

可扩展的面向关联的流式图数据划分方法研究

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作者：郝赟华中科技大学

学位级别：硕士

当前社交网络、生物网络等构成的图的规模正迅速增长。许多应用场景都需要完整的图信息,但介于普通机器已无能力单独存储整张图,通过对完整的图进行计算从而进行信息提取变得越来越具挑战。为解决该问题,图的合理划分显得非常必要。现... 详细信息

当前社交网络、生物网络等构成的图的规模正迅速增长。许多应用场景都需要完整的图信息,但介于普通机器已无能力单独存储整张图,通过对完整的图进行计算从而进行信息提取变得越来越具挑战。为解决该问题,图的合理划分显得非常必要。现有图划分方法在处理大规模图数据时,不仅有巨大的计算和通信开销,同时也要求图的完整信息。另一方面,以在线社交网络Facebook为例,其用户账户每天都在创建或删除,朋友之间不断地分享图片、文字等信息;由此可见图已经不再是静态的,而是处于动态变化中。能否高效地对动态图进行计算处理,正被作为大数据处理领域的热点问题进行研究。在动态环境下图的平衡划分问题被称为流式图数据的划分问题。流式图数据的处理在包括划分聚类算法、分发策略等各个层面都面临巨大挑战。Assc是一种可扩展的面向关联的流式图数据划分方法,旨在处理此类规模持续增长的大规模流式图数据。该方法首先采用混合近似PageRank算法计算节点PageRank值并排名,然后根据节点的排名和关联关系,采用关联聚类算法对其聚类。Assc采用的策略一方面能对节点的连接能力进行量化评估,并以节点PageRank值低到高排序作为处理顺序,避免过早出现规模非常大的划分集合,从而确保划分的规模相似;另一方面充分挖掘节点间的关联关系,在聚类的每一步中尽可能将关联关系大的节点划分至同一个划分集合,提升划分的相关性的同时也降低了通信开销。最后,对比评估Assc与Hash和METIS两种算法。实验结果表明,在大量收集的图数据集上分别运行三种方法,Assc可以处理规模包含上亿节点的流图数据,评价指标边割、通信量的表现均优于Hash和METIS。流划分方法Assc不是为了替代全信息图划分,特定系统或应用需要足够好的划分也就意味着仍需要重划分图,即便图信息已被完全载入存储集群中,而Assc可以作为预处理步骤嵌入到普通的图处理系统中。

关键词：流式图数据关联划分聚类算法网页排名

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