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J-GLOBAL ID：201702223770593745   整理番号：17A1291073

大規模データにおけるソーシャルネットワーク構造のホールノード発見アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Social Network Structural Holes Discovery Algorithm under Large-scale Data

著者 (3件)： Wang Zhen (電子工程学院网絡系 合肥 230037) ,  Han Zhongming (北京工商大学計算机与信息工程学院 北京 100048) ,  Li Jin (北京信息科技大学 北京 100101)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 4  ページ： 188-192  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 社会ネットワークのデータ規模の増加に伴い,構造的なノードの計算は幾何学的に増加し,効果的な並列化アルゴリズムを構築し,アルゴリズムの実行時間を短縮することは,現在の研究の困難になっている。大規模データの下での構造的ホールの発見アルゴリズムの欠陥を解決するために,MapReduceに基づく新しい構造のホール発見アルゴリズムを,並列化アイデアを用いて設計した。このアルゴリズムは,DBLP,YouTube,およびCalifonia道路網の3つの異なるデータセットによるHadoopクラスタ上での実験結果により,DataNodeノードの数を増加させることにより,アルゴリズムの実行時間を短縮できることを示した。それは,より良い並列の加速比率とより良い性能を持っていて,より良い性能を持っている。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ ,  *アルゴリズム ,  道路網
準シソーラス用語： Hadoop ,  MapReduce ,  実行時間 ,  *社会的ネットワーク ,  *大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Parallel computing ,  Social networks ,  Structural holes ,  Node discovery

分類 (2件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 大規模データ ,  ソーシャルネットワーク ,  ホール ,  ノード ,  発見 ,  アルゴリズム ,  研究