摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
目录 | 第7-10页 |
图录 | 第10-11页 |
表录 | 第11-12页 |
第一章 绪论 | 第12-18页 |
1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
1.2.1 GFS 分布式文件系统和 Bigtable 分布式存储系统 | 第13页 |
1.2.2 Cassandra 分散式结构化数据存储系统 | 第13-14页 |
1.2.3 SPAR 分配复制算法 | 第14页 |
1.2.4 WEPAR 分配复制算法 | 第14-15页 |
1.3 目前存在的问题 | 第15-17页 |
1.3.1 社团结构 | 第15-16页 |
1.3.2 写操作和存储限制 | 第16-17页 |
1.3.3 动态操作 | 第17页 |
1.4 研究内容及工作 | 第17页 |
1.5 论文内容 | 第17-18页 |
第二章 相关理论技术 | 第18-32页 |
2.1 图划分的相关定义 | 第18-27页 |
2.1.1 图划分的相关定义 | 第18页 |
2.1.2 均衡图划分的困难性 | 第18-23页 |
2.1.3 图划分的启发式算法 | 第23-27页 |
2.2 社交网络 | 第27-30页 |
2.2.1 社交网络的定义 | 第28页 |
2.2.2 社交网络的拓扑特性 | 第28-30页 |
2.3 分布式数据存储 | 第30-31页 |
2.4 本章小结 | 第31-32页 |
第三章 算法模型及定义 | 第32-41页 |
3.1 相关符号及定义 | 第32-34页 |
3.1.1 主本及副本 | 第32页 |
3.1.2 读操作写操作 | 第32页 |
3.1.3 关系社交图 | 第32-33页 |
3.1.4 交互社交图 | 第33页 |
3.1.5 衰退因子 | 第33页 |
3.1.6 社交网络的图划分 | 第33-34页 |
3.1.7 读权重 | 第34页 |
3.1.8 写权重 | 第34页 |
3.2 需求分析 | 第34-35页 |
3.2.1 有限的存储容量 | 第34页 |
3.2.2 最小化跨节点操作 | 第34页 |
3.2.3 负载平衡 | 第34-35页 |
3.2.4 高效并且稳定的在线操作 | 第35页 |
3.3 问题抽象 | 第35-36页 |
3.3.1 最小化跨节点写操作 | 第35-36页 |
3.3.2 最小化跨节点读操作 | 第36页 |
3.4 动态划分复制算法 | 第36-40页 |
3.4.1 算法描述 | 第36-37页 |
3.4.2 触发事件 | 第37-40页 |
3.4.3 算法时间复杂度分析 | 第40页 |
3.5 本章小结 | 第40-41页 |
第四章 社交网络的数据获取 | 第41-48页 |
4.1 实验流程 | 第41-42页 |
4.2 数据获取 | 第42-45页 |
4.2.1 网络爬虫 | 第42-44页 |
4.2.2 人人网开放平台 API | 第44-45页 |
4.2.3 数据爬取 | 第45页 |
4.3 数据清理及归约 | 第45-46页 |
4.4 网络结构 | 第46-47页 |
4.5 本章小结 | 第47-48页 |
第五章 动态划分复制性能分析 | 第48-60页 |
5.1 SPAR | 第48-51页 |
5.1.1 SPAR 设计思路 | 第48-49页 |
5.1.2 SPAR 实验效果 | 第49-50页 |
5.1.3 SPAR 的指导意义 | 第50-51页 |
5.2 实验设计 | 第51-53页 |
5.2.1 数据分配 | 第51页 |
5.2.2 实验流程 | 第51页 |
5.2.3 UML 图 | 第51-52页 |
5.2.4 评价指标 | 第52-53页 |
5.2.5 对比方法 | 第53页 |
5.3 实验结果 | 第53-59页 |
5.3.1 本地写率 | 第53-54页 |
5.3.2 主本交换率 | 第54-55页 |
5.3.3 本地读率 | 第55-57页 |
5.3.4 响应时间 | 第57-59页 |
5.4 本章小结 | 第59-60页 |
第六章 结束语 | 第60-62页 |
6.1 论文主要工作 | 第60-61页 |
6.2 未来工作展望 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-65页 |
致谢 | 第65-66页 |
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第66-68页 |