基于MapReduce的機會網(wǎng)絡(luò)中社會特性分析方法的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,隨著大量低成本、具備短距離無線通信能力的移動設(shè)備的大量普及,通過以人為載體的移動設(shè)備的相遇機會進(jìn)行數(shù)據(jù)交換為特征的機會網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展對于實現(xiàn)未來普適計算具有重大影響,因此對于機會網(wǎng)絡(luò)中海量節(jié)點數(shù)據(jù)特征屬性的研究對企業(yè)和用戶而言已經(jīng)變得越來越重要了。
  目前針對社會網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點數(shù)據(jù)的社會特性研究是國內(nèi)外研究的熱點,然而針對機會網(wǎng)絡(luò)中的社會特性研究卻很少,在對于機會網(wǎng)絡(luò)中海量節(jié)點數(shù)據(jù)進(jìn)行社會特性分析時存在如下問題:對于機會網(wǎng)絡(luò)中的

2、海量節(jié)點數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,將面臨數(shù)據(jù)集過大,處理效率低下的問題;運用特定計算模型處理海量數(shù)據(jù)集時,存在數(shù)據(jù)集格式不規(guī)范,冗余數(shù)據(jù)過多的問題;傳統(tǒng)串行計算方法的社會特性分析算法效率低下,無法滿足對算法性能方面的需求問題。
  為了高效快捷地對機會網(wǎng)絡(luò)中海量節(jié)點數(shù)據(jù)進(jìn)行社會特性分析,本文針對以上三個問題開展研究并提出了解決方案:針對機會網(wǎng)絡(luò)分析面對其呈爆炸式增長的海量節(jié)點數(shù)據(jù)所帶來的性能問題,本文提出了使用MapReduce并行計算技

3、術(shù)對機會網(wǎng)絡(luò)中的海量節(jié)點數(shù)據(jù)分析,該技術(shù)將機會網(wǎng)絡(luò)抽象成一張圖,將圖中的節(jié)點及節(jié)點間的關(guān)系進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化建模,運用MapReduce框架對圖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,從而有效的提升了運算性能和處理效率;針對基于MapReduce的機會網(wǎng)絡(luò)中社會特性分析所需規(guī)范的數(shù)據(jù)格式問題,設(shè)計并實現(xiàn)了基于MapReduce的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法,該算法從機會網(wǎng)絡(luò)原始數(shù)據(jù)集中抽取出所需要的數(shù)據(jù)信息,然后對其進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換以及去重處理,為其社會特性分析提供了規(guī)范格式的數(shù)據(jù)集

4、;針對傳統(tǒng)串行計算方法的社會特性分析算法性能嚴(yán)重低下的問題,提出了兩種改進(jìn)的連通分量并行分析算法:面向無向圖連通分量的基于MapReduce的標(biāo)簽傳播算法和面向有向圖強連通分量的基于MapReduce的雙向同步標(biāo)簽傳播算法,實驗測試表明,通過算法并行化設(shè)計,減少了算法的計算量,提高運算效率,從而對機會網(wǎng)絡(luò)中海量的節(jié)點信息的社會特性分析提供了可靠的算法基礎(chǔ)。
  最后,本文設(shè)計實現(xiàn)了一個基于MapReduce的機會網(wǎng)絡(luò)社會特性分析系

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