欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:56182371
大小:618.43 KB
页数:7页
时间:2020-06-04
《自适应云端的大规模导出子图提取算法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第41卷第6期计算机科学Vo1.41No.62014年6月ComputerScienceJune2014自适应云端的大规模导出子图提取算法郭鑫董坚峰。周清平(吉首大学软件服务外包学院张家界427000)(武汉大学信息资源研究中心武汉430072)。摘要针对现有云计算平台资源随机调配与传统导出子图挖掘效率较低等问题,进一步提升云计算平台中资源整合利用效率与大规模导出子图挖掘效率,提出了一种自适应云端的大规模导出子图提取算法,以解决资源优化利用与海量图挖掘等问题。首先介绍了云计算概念与导出子图挖掘相关概念以及问题描述;接着根据MapReduc
2、e并行处理模型设计了一种自适应任务动态分配算法sAC_TA(SeifAdaptiveCloudDynamicAllocation),它根据计算任务自适用分配系统资源以达到成本消耗的最优;并设计出自适应云端框架,然后基于自适应云端提出了大规模导出子图挖掘算法SFGFF(S1_TA、Find-VE、GF1、FindPartFG、FindAllFG),它共分为4个阶段的挖掘,将所有算法应用到自适应云端中可构成整个导出子图挖掘体系;最后在人工模拟数据与真实环境数据下进行了试验,结果表明,自适应云端运行良好,算法有效可行,具有较高的加速比与运行效率
3、,能有效满足大规模频繁导出子图挖掘的需求。关键词大数据,数据挖掘,云计算,导出子图,予图同构中图法分类号TP311文献标识码ALargeScaleInducedSubgraphsMiningAlgorithmonSelfAdaptiveCloudGUOXinIX)NGJian-feng2ZHOUQing-ping1(SchoolofSoftwareServiceOutsourcing,JishouUniversity,Zhangjiajie427000,China)(CenterforStudiesofInformationResourc
4、es,WuhanUniversity,Wuhan430072,China)AbstractAimingatthecurrentpuzzlesofrandomresourceallocationofcloudcomputingplatformand1owerminingef-ficiencyoftraditionalinducedsubgraph,promotingtheefficiencyofresourceintegrationandusingofcloudcomputingplatformandlarge-scaleinducedsu
5、bgraphmining,thepaperputforwardanalgorithmoflarge-scaleinducedsubgraphextractionforself-adaptioncloudtosolvetheproblemsofresourceoptimalutilizationandmassivegraphmining.Thepaperfirstlyintroducedtherelevantconceptsandproblemdescriptionofcloudcomputingandinducedsubgraphmin—
6、ing,thendesignedanalgorithms4ofself-adaptiontaskdynamicallocationaccordingtoMapReduceparallelpro—cessingmodel,whichcancomputtaskself-adaptionallocationsystemresourcestoreachtheoptimumofcostwasting,meanwhiledesignedtheself-adaptioncloudframework.Onthebasisoftheframework,th
7、epaperputforwardthemas—siveinducedsubgraphminingalgorithmSFGFF,whichincludsfourstagesofmining.Andwhileapplyingallthealgo-rithmstosel&adaptioncloud,thewholeinducedsuk’graphminingsystemcanbeconstructed.Theexperimenta1resultofmanualsimulationdataandrealenvironmentdatashowsth
8、attheselbadaptioncloudrunswellandthealgorithmsareefficientandfeasible,andhavehigherspeed_upratio
此文档下载收益归作者所有