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近年来随着互联网的普及和相关技术的日益成熟，大规模图数据处理成为新的研究热点。由于传统的如Hadoop等通用云平台不适合迭代式地处理图数据，研究人员基于BSP模型提出了新的处理方案，如Pregel ，Hama ，Giraph等。然而，图处理算法需要按照图的拓扑结构频繁交换中间计算结果而导致巨大的通信开销，这严重地影响了基于BSP模型的系统的处理性能。首先从降低消息通信的角度分析当前主流BSP系统的处理方案，然后提出了一种基于边聚簇的垂直混合划分策略（EC‐VHP），并建立代价收益模型分析其消息通信优化的效