文件名称：论文研究-基于GAS模型的.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 13:54:13
k-truss分解,稠密子图,分布式算法,GAS模型
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GraphLab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算法对数据规模具有良好的拓展性，在保持算法效果的同时能有效降低时间复杂度。