基于增量分区的社交网络数据管理与维护研究

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1、万方数据分类号UDC密级学位论文基于增量分区的社交网络数据管理与维护研究作者姓名：白帆指导教师：申德荣教授东北大学信息科学与工程学院申请学位级别：硕士学科类别：工学学科专业名称：计算机应用技术论文提交日期：2012年6月论文答辩日期：2012年6月学位授予日期：2012年月答辩委员会主席：王大玲评阅人：王永会、董晓梅东北大学2012年6月万方数据AThesisinComputerApplicationTechnologyResearchonDataManagementandMaintainceinSocialNetwork

2、sBasedonIncrementalPartitioningByBaiFanSupervisor：ProfessorShenDerongNortheasternUniversityJune2012㈣墼㈣遛㈣役唧1～㈣姻万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢=￡恧。学位论文作者签名：0初缈，日期

3、．功2．6,h学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年b／一年半口两年口学位论文作者签名：‘匆呻咿签字日期：枷fz、舌／o导师签名：签字目期：万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于增量分区的社交网络数据管理与维护的研究摘要计算机网络的出现和发展为我们带来了一种新的

4、、更快更方便的交流方式。社交网络作为在线交流的最新形式，目前已成为最受欢迎的服务之一。社交网络吸引了数以亿计的用户，如何管理如此众多用户的信息和交互已经成为了一个挑战。本文在对社交网络数据的特点进行了大量研究的基础上，提出了一种用来描述社交网络中用户交互行为的交互关系有向图模型。本文将其与一些己有的模型进行了对比，并讨论如何使用这一模型来描述社交网络中的用户行为。基于交互关系有向图，本文提出了一种对社交网络数据进行管理的模型。为了加速对“热点”记录的访问和延迟对新注册用户数据的持久化操作，管理模型使用两个子结构：一个用来管

5、理持久化数据，另一个用来管理缓存数据。管理模型通过使用一些参数来量化数据迁移和增／J11磊11本的代价以及各分区的负载情况。在管理模型之上，本文提出了一种基于增量式分区算法的社交网络数据管理策略，增量式分区算法可以高效地完成对社交网络应用中常见的用户请求的响应。在增量式分区方法之外，数据管理策略还涉及一些周期性的维护工作以及对一些特殊请求和紧急情况进行处理。本文使用一些来自真实社交网站的数据来对工作进行检验，实验说明了本文提出的方法可以以较小的代价使数据具有较好的数据本地化特性。最后本文对实验结果与代价进行了分析，并对实验

6、中使用的参数及其影响进行了讨论。关键词：在线社交网络；数据管理；交互关系有向图；数据分区；增量式一II—万方数据东北大学硕士学位论文AbstractResearchonDataManagementandMaintainceinSocialNetworksBasedonIncrementalPartitioningAbstractTheemergenceanddevelopmentofcomputernetworkbroughtUSanewwaytocommunicate，fastandconvenient．Socialne

7、twork,asthelatestformofcommtmicationonline，isoneofthemostpopularservices，attractingbillionsofpeople．WithSOmanyusers，managingtheirinformationandinteractionsseemstobeachallenge．Inthisthesis，afterdeeplyinvestigatingonthecharacteristicsofdatafromsocialnetworks，wepropo

8、seallinteractivedirectedgraphtodescribeuserinteractionsinsocialnetwork．Wecompareourmodel、析t11somealreadyexistonesandarguehowitCanbeusedtodescribeuseract