本文作者：王金明；王远方；成功正常投稿发表论文到《计算机科学》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：在大规模图结构数据中发现最稠密子图具有极其广泛的应用,如社区发现、垃圾邮件检测和论文引用关系抽取等。基于带标签的无向图,提出了查询标签集的概念,设计了一个可以快速发现最稠密子图的近似算法DSFLC(DensestSubgraphFindingbasedonLabelsetConstraint):用户提交自定义的查询标签集,算法便可保证在用户可以接受的时间内返回满足查询标签集约束的最稠密子图。对于任何参数ε(ε0),DSFLC算法只需扫描大规模数据集O(log1+εn)次,同时可保证算法的近似因子是2(1+ε)。对DSFLC算法进行分析后,发现该算法在预处理阶段易于并行化,因此选择TwitterStorm平台,并行化地实现了DSFLC算法。最后对从DBLP数据库中抽取的合作关系图进行测试,一方面研究Storm平台对算法的加速程度;另一方面分析挖掘出的子图的稠密度与参数ε之间的关系,最终验证了DSFLC算法的实用性和可扩展性。
【论文正文预览】：1引言在大规模图结构数据中发现最稠密子图具有众多应用,涉及的领域包括:在社交网络中发现通过相似关系最紧密联系起来的社区[1,2];在万维网中,发现通过超链接紧密相关的一系列网页[3],这些网页从逻辑上可视为内聚性较高的Web社区等。本文所提出的算法基于带标签的无向图,所谓
【文章分类号】：TP301.6
【稿件关键词】：最稠密子图发现查询标签集DSFLC算法TwitterStorm平台
【参考文献】:
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【稿件标题】：【twitter storm范文】基于TwitterStorm平台并行挖掘最稠密子图
【作者单位】：东南大学计算机科学与工程学院;
【发表期刊期数】：《
计算机科学》2014年01期
【期刊简介】：本刊以其新颖、准确、及时为特色，突出动态性、综述性、学术性。报告特点是：“前沿科学”与“基础研究”相结合；“核心技术”与“支撑技术”相结合；“倡导”与“争鸣”相结合。广采百家之长，博览计算机世界之态势。重在突出文章的思想性，令人有开拓思路之......更多
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