資料介紹
在當(dāng)今大數(shù)據(jù)環(huán)境下,針對(duì)圖中節(jié)點(diǎn)的海量性和分析的復(fù)雜性對(duì)最大團(tuán)問(wèn)題的研究在速度和精度上都提出了更高要求的問(wèn)題,提出求解最大團(tuán)問(wèn)題的并行多層圖劃分方法( PMGP_SMC)。首先,提出一種新的多層圖劃分( MGP)方法,在保持原有圖的團(tuán)結(jié)構(gòu)不被破壞的情況下對(duì)大規(guī)模圖例劃分產(chǎn)生子圖,并對(duì)規(guī)模較大的子圖進(jìn)行多層圖劃分,進(jìn)一步縮小子圖規(guī)模,并且應(yīng)用GraphX圖計(jì)算框架實(shí)現(xiàn)MGP,形成并行MGP( PMGP)方法;然后,依據(jù)劃分后的子圖規(guī)模,減少了懲罰值局部搜索算法( PBLS)的迭代次數(shù),提出基于速度優(yōu)化的PBLS( SPBLS)來(lái)求解劃分后的各個(gè)子圖的最大團(tuán);最后,將PMGP和SPBLS相結(jié)合形成PMGP_SMC。采用Stanford大規(guī)模數(shù)據(jù)集運(yùn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,PMGP相比并行單層圖劃分方法(PSGP),求得的最大子圖規(guī)模能縮小至原來(lái)的1/100,平均子圖規(guī)模能縮小至原來(lái)的1/2;PMGP_SMC相比求解最大團(tuán)問(wèn)題的PSGP( PSGP_SMC),總體時(shí)間縮短至原來(lái)的1/100,并且PMGP SMC求解最大團(tuán)的精度和基于極大團(tuán)枚舉求解最大團(tuán)問(wèn)題的并行多層圖劃分方法(PMGP_MCE) -敵。PMGP SMC能夠快速精準(zhǔn)地求解大規(guī)模圖例的最大團(tuán)。
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