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公开(公告)号:CN103838831B
公开(公告)日:2017-02-22
申请号:CN201410058324.0
申请日:2014-02-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于社区划分的在线社交网络海量数据存储方法,从社交网络的图结构出发,首先根据节点度大小将网络分成名人用户层和普通用户层,再对每一层利用模块度优化的方法进行社区划分。设计一种小集团结伴策略对初始网络进行预处理,形成一个超网,采用边权重优先方案逐步合并超节点以提高模块度。社区划分完成之后,优先存储普通用户数据,将同一社区的用户数据存储在相同服务器节点上,对于名人用户数据优先考虑选择存放在粉丝最多的服务器,其次考虑存放在自身社区所在的服务器节点。设计名人用户数据多副本存储,以减少单台服务器的负载。利用社区划分方法存储社交网络数据,可以提高访问的局部性,减少通信耗费。
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公开(公告)号:CN103838831A
公开(公告)日:2014-06-04
申请号:CN201410058324.0
申请日:2014-02-21
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06F3/0604 , G06F3/067 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开一种基于社区划分的在线社交网络海量数据存储方法,从社交网络的图结构出发,首先根据节点度大小将网络分成名人用户层和普通用户层,再对每一层利用模块度优化的方法进行社区划分。设计一种小集团结伴策略对初始网络进行预处理,形成一个超网,采用边权重优先方案逐步合并超节点以提高模块度。社区划分完成之后,优先存储普通用户数据,将同一社区的用户数据存储在相同服务器节点上,对于名人用户数据优先考虑选择存放在粉丝最多的服务器,其次考虑存放在自身社区所在的服务器节点。设计名人用户数据多副本存储,以减少单台服务器的负载。利用社区划分方法存储社交网络数据,可以提高访问的局部性,减少通信耗费。
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