【摘 要】
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计算图的互模划分在许多应用领域中起着至关重要的作用。图中两个点是互模的当且仅当这两点具有相同的特征。随着图数据规模的增大，传统的内存算法满足不了实际需要。最近
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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计算图的互模划分在许多应用领域中起着至关重要的作用。图中两个点是互模的当且仅当这两点具有相同的特征。随着图数据规模的增大，传统的内存算法满足不了实际需要。最近研究人员提出两种基于MapReduce计算模型的分布式互模划分算法，算法均计算图的局部互模划分。采用MapReduce计算模型的分布式互模划分算法具有网络通讯代价高昂的问题，同时计算点的局部互模划分特征仅需要局部信息。以此为研究出发点，本文提出了基于分布式图数据处理平台的互模划分算法，仅使用点的局部信息来计算其特征。经过详细论述，本文算法可以大幅度减少算法执行过程中的网络数据传输量。在包含数亿边大图上的实验表明，在未经图的预处理的情况下，本文算法的时间效率提升了7～16倍。
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