大规模并行网络动态演化特征挖掘技术

摘要：

传统技术无法适应动态变化的网络演化特征,容易引入很多无关节点连接信息,合理设定参数非常困难,导致动态演化特征挖掘结果不可靠.为此提出一种新的大规模并行网络动态演化特征挖掘技术.在建立的大规模并行网络中,把网络节点划分成普通节点和簇头节点,普通节点加入大规模并行网络后,被看作簇头节点,只和某个簇头构建链路,通过多跳实现数据转发,依据择优添加连接和反择优过滤节点演化.针对大规模并行网络动态演化特征,提出挖掘模型,通过初始权重对节点在网络中的初始化状态进行描述,利用突发权重,依据时间独立性对动态演化特征的突发性进行描述,采用密集权重对网络在局部时间内节点连接的密集程度进行描述,通过连续权重对网络在相同演化期间体现的连续性进行描述,依据总权重值实现动态演化特征的挖掘.实验结果表明,所提技术挖掘可靠性和实用性强.

关键词：大规模、并行网络、动态、演化特征、挖掘

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市高等职业技术院校新技术推广项目GZTG201605;重庆市教委科学技术研究项目KJ1502901

在线出版日期：2018-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：59-64