圖作為計(jì)算機(jī)學(xué)科中常用的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它可以有效地表達(dá)對象之間廣泛存在的聯(lián)系,比線性表和樹更加復(fù)雜,具備更一般性的表達(dá)能力,如道路交通網(wǎng)問題、Web語義分析問題、社交網(wǎng)絡(luò)分析、生物信息網(wǎng)、地理信息網(wǎng)等。越來越多的應(yīng)用場景需要依靠圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來處理,同時(shí)圖數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增大帶來了諸多挑戰(zhàn)和分析,對其進(jìn)行相關(guān)研究有非常重要的意義。大規(guī)模動(dòng)態(tài)圖演化過程中節(jié)點(diǎn)相似度度量和聚類被作為一種圖關(guān)系的基礎(chǔ)研究,該內(nèi)容被眾多學(xué)者進(jìn)行深入研究。傳統(tǒng)的研究大多集中靜態(tài)圖、累積動(dòng)態(tài)圖上相似子圖查詢和子圖挖據(jù)的相關(guān)研究成果,本文研究大規(guī)模動(dòng)態(tài)圖演化過程中節(jié)點(diǎn)相似度度量和基于節(jié)點(diǎn)相似度的聚類。由于目前對于大規(guī)模動(dòng)態(tài)圖節(jié)點(diǎn)相似度度量和聚類研究較少,所以本文提出了大規(guī)模動(dòng)態(tài)圖中節(jié)點(diǎn)相似性分類度量方法。針對上述問題,本文提出了大規(guī)模動(dòng)態(tài)圖中節(jié)點(diǎn)相似性分類度量方法,該方法包括數(shù)據(jù)預(yù)處理處理、節(jié)點(diǎn)相似度計(jì)算、節(jié)點(diǎn)相似度分段。為了解決大規(guī)模動(dòng)態(tài)圖的存儲(chǔ)和處理問題,本文采用了Spark分布式計(jì)算框架中的GraphX類庫中的算子,該計(jì)算框架封裝了圖的基本計(jì)算類庫,使得算法運(yùn)行和實(shí)現(xiàn)較為高效。首先數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,本文獲得大規(guī)模動(dòng)態(tài)圖... 

【文章來源】：遼寧大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

余弦相似度和歐氏距離對比圖

圖 2-2 XOY 坐標(biāo)圖的 x 軸及 y 軸和原點(diǎn) 0，原點(diǎn)恰落單位。A 坐標(biāo)為（4,4），B 點(diǎn)坐距離計(jì)算(Chebyshev Distance)，

點(diǎn)分割示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：2902574