【摘 要】
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从海量非规范Web数据源提取大规模高质量的社会网络有着广阔应用前景和较高学术价值,同时也面临着海量计算所带来的巨大挑战。为此,以Digg新闻评论网站为信息源,以提取网站用
【机 构】
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上海理工大学管理学院,南通大学计算机科学与技术学院,复旦大学计算机科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61003001,71071098);江苏省自然科学基金资助项目(BK2009153,BK2010280);南通市科技计划项目(K2008018,K2008031)
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从海量非规范Web数据源提取大规模高质量的社会网络有着广阔应用前景和较高学术价值,同时也面临着海量计算所带来的巨大挑战。为此,以Digg新闻评论网站为信息源,以提取网站用户之间的共同兴趣网络为主要目标,提出了基于云平台的社会网络提取系统框架,实现了基于Mapreduce的大规模社会网络提取方法。实验结果表明,提出的方法具有较好的扩展性和伸缩性,能够胜任从异构Web数据源提取高质量的大规模社会网络的计算任务。
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