【摘 要】
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提出了一种基于BSP模型的并行K-shell算法,算法利用BSP特有的超级步和全局同步机制,将K-shell迭代分解划分为若干超级步,利用通信来交换中间计算结果,节省了MapReduce模型处
【机 构】
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北京邮电大学北京市智能通信软件与多媒体重点实验室 北京市100876
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提出了一种基于BSP模型的并行K-shell算法,算法利用BSP特有的超级步和全局同步机制,将K-shell迭代分解划分为若干超级步,利用通信来交换中间计算结果,节省了MapReduce模型处理迭代计算问题时反复读取磁盘的时间开销.从理论上详细分析了性能影响因素,并在10个大规模公共数据集上验证了算法较好的性能.在节点K-shell值精确计算的基础上,针对所选数据集,分析了大规模图的K-shell值分布近似呈幂律分布,并且分布曲线的趋势与自身的度分布极其相似.通过进一步对并行K-shell运行时间和最大K-shell值与其他图属性的相关性分析,阐明了影响这两个值的主要因素.
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