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基于并行聚類分析的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)

發(fā)布時間:2020-06-13 06:13
【摘要】:在互聯(lián)網(wǎng)科技高度發(fā)達的今天,大數(shù)據(jù)逐漸成為計算領(lǐng)域的關(guān)注點和難點,具有非常重要的理論意義和研究價值。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測問題就是當前一個非常重要的研究熱點。為了實現(xiàn)對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)更高精度和更高效率的社區(qū)檢測,本文主要是采用Hadoop并行計算平臺進行算法并行化的設(shè)計,目的是有效解決大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)檢測問題。首先,采用Hadoop平臺對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測過程進行分布式并行計算模型的設(shè)計,并結(jié)合HDFS模型進行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)原始數(shù)據(jù)的并行化社區(qū)檢測劃分,然后結(jié)合HDFS模型并行批處理優(yōu)勢實現(xiàn)對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測過程的并行化處理。(1)針對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)采用Hadoop平臺實現(xiàn),并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的分布式社區(qū)并行發(fā)現(xiàn)。(2)基于Cluster-dp方法原理設(shè)計的基于秩的中心分散稀疏選擇方法,對于社區(qū)發(fā)現(xiàn)過程的初始種子選取過程進行了改進,實現(xiàn)了較好的效果。結(jié)合傳統(tǒng)的K-means聚類算法,對復(fù)雜社區(qū)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點進行類別的區(qū)分,實現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)的有效檢測。專門針對網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中的個體的稀疏關(guān)系,設(shè)計了一種用于社區(qū)節(jié)點個體屬性加強的聚類算法,稱為EkNN算法,降低數(shù)據(jù)噪聲對于社區(qū)發(fā)現(xiàn)過程產(chǎn)生的影響。(3)針對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中的重疊結(jié)構(gòu),考慮采用基于Hadoop框架設(shè)計并行KNN算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法,目的是提高社區(qū)發(fā)現(xiàn)過程的算法性能。設(shè)計了基于Hadoop并行框架下的Mapreduce-KNN并行聚類算法,實現(xiàn)了社區(qū)發(fā)現(xiàn)過程的效率提升。(4)針對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測問題,對關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進行改進,主要解決關(guān)聯(lián)規(guī)則算法中存在的計算冗余問題,設(shè)計了具有單約束的社區(qū)檢測關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,同時為了降低復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測算法中的計算量,本文結(jié)合Hadoop計算框架中的Mapreduce模型對關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進行并行化設(shè)計。實驗結(jié)果顯示,本文所提的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測算法具有更佳的社區(qū)檢測結(jié)果和檢測效率,對于處理互聯(lián)網(wǎng)科技高度發(fā)達今天的社區(qū)檢測問題具有非常重要的研究價值。
【圖文】:

基于并行聚類分析的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)


HDFS系統(tǒng)

存儲結(jié)構(gòu)


主要執(zhí)行的合并操作,這種操作方式能夠快速提升文件的訪問時效性enode 還起到對文件系統(tǒng)和訪問控制端之間的訪問速度控制,Nameno用是對客戶端數(shù)據(jù)訪問起到一定的中介和媒介的作用,如果客戶端能統(tǒng)中的元數(shù)據(jù),則客戶端可實現(xiàn)對 Datenode 數(shù)據(jù)的有效訪問,并實現(xiàn) D數(shù)據(jù)的同步寫入。從數(shù)據(jù)的保密性上看,HDSF 系統(tǒng)對于客戶端系統(tǒng)是透明的[79],,用SF 系統(tǒng)的訪問比較簡單,而從內(nèi)部看,HDSF 系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)和文件可表據(jù)塊形式,將這些數(shù)據(jù)信息進行單一節(jié)點的存儲。這種存儲方式的優(yōu)以較為完整的保證系統(tǒng)的可靠性,用戶交互過程中無需關(guān)注系統(tǒng)的復(fù)實現(xiàn)對 HDSF 系統(tǒng)的利用。(2) HBase:該分布式計算框架實質(zhì)上是基于 HDSF 系統(tǒng)實現(xiàn)的,其實 NoSQL 數(shù)據(jù)庫,這種分布式的計算形式非常適于大數(shù)據(jù)操作對象的動。HDSF 系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)實現(xiàn)上同關(guān)系類型的數(shù)據(jù)庫之間存在較為顯著的差對數(shù)據(jù)存儲方式進行定義,具有典型的四維結(jié)構(gòu)形式,見圖 2-4 系統(tǒng)示。
【學位授予單位】:湖北工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:TP311.13;O157.5

【參考文獻】

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本文編號:2710774

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