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在线社交网络的逻辑模型和并行查询
被引量：
2
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作者
李伟钢
郑建亚
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期77-87,共11页
归纳出对在线社交网络研究具有挑战性的一些课题,介绍描述用户关系的逻辑模型(粉丝模型),提出逻辑关系寓意邻接矩阵(粉丝矩阵)。用此模型展示对微博平台Top-X信息查询的聚合-排序-删除算法。进一步应用映射和化简概念将上述Top-X信息查...
归纳出对在线社交网络研究具有挑战性的一些课题,介绍描述用户关系的逻辑模型(粉丝模型),提出逻辑关系寓意邻接矩阵(粉丝矩阵)。用此模型展示对微博平台Top-X信息查询的聚合-排序-删除算法。进一步应用映射和化简概念将上述Top-X信息查询算法扩展于并行计算环境,给出映射关注和化简粉丝在Ha-doop系统联机实现的算法。粉丝模型和相应的算法实现了对新浪微博74.7GB和Twitter的101GB实际数据的多种约束下信息查询和微博转发预测,特别是在Hadoop系统联机环境下,新方法的信息化简和计算性能明显提高。
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关键词
复杂网络
平行算法
微博
信息查询
映射和化简
在线社交网络
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职称材料
题名
在线社交网络的逻辑模型和并行查询
被引量：
2
1
作者
李伟钢
郑建亚
机构
巴西利亚大学计算机系TransLab实验室
出处
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期77-87,共11页
基金
巴西科学技术发展委员会(CNPq
304058/2010-6
478039/2012-3)
文摘
归纳出对在线社交网络研究具有挑战性的一些课题,介绍描述用户关系的逻辑模型(粉丝模型),提出逻辑关系寓意邻接矩阵(粉丝矩阵)。用此模型展示对微博平台Top-X信息查询的聚合-排序-删除算法。进一步应用映射和化简概念将上述Top-X信息查询算法扩展于并行计算环境,给出映射关注和化简粉丝在Ha-doop系统联机实现的算法。粉丝模型和相应的算法实现了对新浪微博74.7GB和Twitter的101GB实际数据的多种约束下信息查询和微博转发预测,特别是在Hadoop系统联机环境下,新方法的信息化简和计算性能明显提高。
关键词
复杂网络
平行算法
微博
信息查询
映射和化简
在线社交网络
Keywords
complex system
parallel computing
Micro-blog
information query
MapReduce
online social networks
分类号
N945 [自然科学总论—系统科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
在线社交网络的逻辑模型和并行查询
李伟钢
郑建亚
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
北大核心
2013
2
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