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近年来,随着硬件技术的迅速发展和网络数据量的爆发式增长,复杂网络的规模也在迅速扩大。由此,在过去的十多年中许多高效的处理和......
在信息技术日益发展的当下,挖掘网络之中的各种社区组织形式越来越被更多人重视。在某一特定网络中由一组连接较为紧密的顶点构成......
网络图是生活中离不开的一个概念,以社交网络图为例,人与人之间的关系往往呈现出一种社区结构,社区中的人比与社区外的人交互更加......
本文重点研究了复杂网络中的社区发现问题,并采用Spark GraphX对YELP数据集进行社区发现实现及可视化。YELP社交网络属于复杂网络......
随着通信技术、互联网的发展,产生了大量的移动轨迹数据。基于移动轨迹数据来进行复杂网络构建,通过分析复杂网络揭示隐藏在不同复......
随着互联网普及率的提升,各种社交App发展日益成熟,网络用户人数不断增加。截止至2019年2月,据统计我国用户目前使用最广泛的社交......
面向节点中心性的图排序具有重要的现实意义,诸如广告推荐、商品营销以及网页排名等都与之密切相关。其中,中心性旨在反应图中节点......
Graph X是目前广泛使用的分布式图处理系统。收敛型图应用是一类典型的图分析应用,其特点在处理过程中,迭代轮次间活跃的图顶点规......
为有效发掘大规模社交网络上的用户信息,提高对用户之间关系的深入了解,设计开发了基于Spark的大规模社交网络社区发现原型系统。......
现有的匿名技术多关注匿名后数据的可用性,忽略了攻击者可以通过多种背景知识进行攻击的问题。此外,随着用户规模的逐年递增,传统......
以协同过滤为代表的传统推荐算法能够为用户提供准确率较高的推荐列表,但忽略了推荐系统中另外一个重要的衡量标准：多样性。随着社......
结构化图聚类是大图数据分析的主要技术之一,在社区检测、生物功能发现和图可视化等许多实际应用中具有重要意义。目前的分布式结......
大多数社区检测任务仅适用于小型数据集,未能考虑大数据的快速并行处理。文中提出并改进了一种基于Spark GraphX的异构网络社区检......
为解决幂迭代聚类算法并行实现中存在的编程繁琐、效率低下等问题,基于Spark大规模数据通用计算引擎及其Graph X组件,提出了一种在......
图着色问题一直是计算机科学和数学领域最著名和经典的研究问题之一。由于目前图数据规模的不断增加,单机图着色算法性能受到限制......
Spark是UC Berkeley AMP Lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,在如今......
随着智能电网数据采集技术的发展,电网公司积累的海量数据为台区负荷预测提供了数据基础。该文重点研究基于Apache Spark计算框架......
在DT时代,各类物品信息大量涌入互联网,造成了网络信息的“过载”现象。过载的物品信息并没有过多的刺激用户的消费,反而造成了用......
资源描述框架(resource description framework,RDF)由于其表示的灵活性和天然的图数据模型而变得越来越流行。与此同时,RDF数据的......
本文在对GraphX图处理技术进行系统研究的基础上,提出了一种软件死码发现机制。运行软件源代码,生成函数调用关系,利用本文机制发......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
随着我国城镇化进程的不断加速,广泛的人口流动使社会治安环境日趋复杂,犯罪分子系列性作案居高不下,给人民的生命财产安全构成极......
大数据时代,很多问题的底层数据模型是顶点或边的数据规模达到千万甚至上亿级别,且顶点和边实时变化的大规模动态图,例如,社交网络......
随着数字多媒体技术的发展,数字音乐得到了迅速的推广,各大音乐网站和平台曲库中拥有数以万计的歌曲,大大丰富了人们的精神追求。......
随着大数据时代的到来,数据处理方案已经出现在各行各业当中,对数据有效地处理和存储是大数据时代的基本要求。推荐系统就是大数据......
随着搜索引擎对网页的排名的需要,以及社交网络的兴起,海量关系所产生的大数据需要得到处理。图计算在数据关系的分析上发挥着其巨......
