【摘 要】
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在大规模网络中发现稠密子图具有极其广泛的应用,如社区发现、垃圾邮件检测等。针对大规模网络数据中快速、有效地发现稠密子图,提出了一种基于GAS(gather-apply-scatter)编程模型的分布式k-truss算法——GASTruss。算法采用GAS的模式完成数据同步和算法迭代,有效地克服了传统并行算法重复性计算及不能有效处理依赖关系大的数据等问题。实验选择在Graph Lab平台上进行,结果
【基金项目】
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数学工程与先进计算国家重点实验室开放基金资助项目（2015A11）
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在大规模网络中发现稠密子图具有极其广泛的应用,如社区发现、垃圾邮件检测等。针对大规模网络数据中快速、有效地发现稠密子图,提出了一种基于GAS(gather-apply-scatter)编程模型的分布式k-truss算法——GASTruss。算法采用GAS的模式完成数据同步和算法迭代,有效地克服了传统并行算法重复性计算及不能有效处理依赖关系大的数据等问题。实验选择在Graph Lab平台上进行,结果表明:与串行k-truss算法以及基于MapReduce的GPTruss算法性能相比,GASTruss算
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