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大规模动态自适应图划分算法

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大规模动态自适应图划分算法

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
引言	第8-10页
1 绪论	第10-16页
· 研究背景与意义	第10-11页
· 图划分研究现状	第11-14页
· 本文的研究内容	第14页
· 本文的研究贡献	第14-15页
· 本文的组织	第15-16页
2 相关技术	第16-21页
· Map Reduce框架	第16-17页
· BSP模型	第17-18页
· Pregel和Giraph云平台	第18-20页
· 本章小结	第20-21页
3 图划分研究综述	第21-36页
· 图划分定义及评价指标	第21-23页
· 相关概念	第22页
· 图划分评价指标	第22-23页
· 集中式环境下图划分算法	第23-27页
· 局部改进算法	第23-24页
· 全局划分算法	第24-27页
· 大规模图数据划分	第27-34页
· 大规模图数据划分算法的难点	第27-29页
· 大规模图数据的静态图划分算法	第29-31页
· 大规模图数据的动态图划分算法	第31-34页
· 本章小结	第34-36页
4 LGP-SA:分布式环境下基于模拟退火的大规模图划分算法	第36-47页
· 问题分析	第36-37页
· LGP-SA算法描述	第37-39页
· LGP-SA算法实现	第39-40页
· LGP-SA算法实验	第40-46页
· 实验设置	第40-41页
· 实验结果和分析	第41-46页
· 本章小结	第46-47页
5 LGP-time:分布式环境下基于运行时间的大规模图划分算法	第47-59页
· 问题分析	第47-48页
· LGP-time算法描述	第48-50页
· LGP-time算法三大难题	第50-51页
· LGP-time算法实现	第51-54页
· LGP-time算法实验	第54-58页
· 算法评价标准	第54-55页
· 算法有效性	第55-56页
· 算法性能对比	第56-58页
· 本章小结	第58-59页
6 结束语	第59-60页
· 工作总结	第59页
· 研究展望	第59-60页
参考文献	第60-64页
在学研究成果	第64-65页
致谢	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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