面向大规模自然图的分布式划分与路径求解算法研究

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近年来,图计算在诸多方面得到了广泛应用。随着图数据规模的日益增长,分布式图计算系统成为处理大规模图数据的有效工具。图划分是执行分布式图计算的首要任务,但大部分图划分算法在处理自然图时没有考虑其典型的幂律特性,导致图划分质量不佳。而在实际生活中抽象出的图数据,往往是自然图,那么现有的分布式图划分算法已不能满足需求。因此,本文针对大规模自然图的图计算问题,在以下方面做出了贡献和创新:(1)提出了基于顶点度数的层次划分算法。本文利用自然图的结构特征和数据局部性,以高度数顶点为核心,依次按照其邻接点进行层次划分。(2)提出了基于模拟退火的顶点转移算法。针对传统的顶点转移策略存在易陷入局部最优和无效转移这两个缺点,本文引入模拟退火算法,在计算过程中通过概率控制是否转移,优化了初始分区的结果。(3)提出了单机环境和分布式环境下的路径求解算法。首先面向单机环境下大规模自然图的回路求解问题,提出了基于多线程的并行求解算法;然后基于分布式图计算框架GraphX,在层次划分算法的基础上,提出了最短路径的分布式求解算法。(4)将所提出的算法应用于企业债务数据分析中。将企业债务关系建模为图,并针对真实企业数据,将回路求解算法与路径求解算法应用到债务环、债务链求解中。对于上述算法,本文通过实验验证了可行性和有效性,实验结果表明所提的算法能够很好地解决大规模自然图的图划分和路径求解问题。
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