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并行树和图计算框架的分布式实现

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第7-11页
插图索引第11-12页
第一章 绪论第12-16页
    1.1 课题的研究背景第12-13页
    1.2 课题的研究目标、内容和意义第13页
    1.3 本课题所做的工作第13-14页
    1.4 本文的内容组织第14-15页
    1.5 本章小结第15-16页
第二章 背景知识和相关研究工作第16-30页
    2.1 背景知识第16-24页
        2.1.1 符号表示第16页
        2.1.2 List 同态和第三同态定理第16-17页
        2.1.3 二叉树上的 zipper第17-18页
        2.1.4 图定义第18-19页
        2.1.5 图优化问题第19-20页
        2.1.6 树分解和树宽第20-21页
        2.1.7 MapReduce第21-24页
        2.1.8 List 同态和 MapReduce第24页
    2.2 相关研究工作第24-28页
        2.2.1 树并行的研究现状第24-26页
        2.2.2 图并行化研究第26-27页
        2.2.3 树分解技术的研究现状第27-28页
    2.3 本章小结第28-30页
第三章 并行树框架的设计与分析第30-42页
    3.1 概述第30-32页
    3.2 平衡树切割第32-35页
        3.2.1 路径选择策略第33页
        3.2.2 设定阀值第33页
        3.2.3 切割算法的详细描述第33-34页
        3.2.4 底层实现设计第34-35页
    3.3 并行树框架接口第35-38页
        3.3.1 并行算法描述第36页
        3.3.2 树框架接口设计第36-38页
    3.4 应用框架到 MapReduce 模型上第38-40页
        3.4.1 迭代方式第38-40页
        3.4.2 单运行回合方式第40页
    3.5 本章小结第40-42页
第四章 并行图框架的设计与分析第42-58页
    4.1 概述第42-43页
    4.2 图框架的 GTA 抽象第43-44页
    4.3 框架的自动并行化第44-48页
        4.3.1 数据结构的转化第44-46页
        4.3.2 算法的转化第46-48页
    4.4 算法并行化示例第48-54页
        4.4.1 定义图上的 GTA 算法第48-49页
        4.4.2 从 GTA 算法转化为树分解上的算法第49-52页
        4.4.3 从树分解上的算法转化为 zipper 上的并行算法第52-54页
    4.5 更多例子第54-57页
        4.5.1 顶点染色问题第54-55页
        4.5.2 带有限制条件的独立集问题第55-56页
        4.5.3 最小顶点覆盖问题第56-57页
    4.6 本章小结第57-58页
第五章 并行框架的具体实现第58-68页
    5.1 框架接口的定义第58-59页
        5.1.1 树框架接口的定义第58-59页
    5.2 数据结构的定义第59-61页
        5.2.1 树数据类型定义第59-60页
        5.2.2 图数据结构的定义第60-61页
    5.3 切分树到 zipper第61-62页
        5.3.1 路径选择策略第61页
        5.3.2 树切分的实现第61-62页
    5.4 代码生成第62-66页
        5.4.1 生成共享内存环境下的并行程序第62-63页
        5.4.2 生成 Hadoop 程序代码第63-66页
    5.5 本章小结第66-68页
第六章 实验与评估第68-74页
    6.1 实验环境第68页
    6.2 树计算的实验第68-70页
        6.2.1 实验数据第68页
        6.2.2 实验结果第68-70页
    6.3 图计算的实验第70-72页
        6.3.1 实验数据第70页
        6.3.2 实验结果第70-72页
    6.4 本章小结第72-74页
全文总结第74-76页
    7.1 文章总结第74页
    7.2 展望第74-76页
参考文献第76-82页
致谢第82-84页
攻读学位期间发表的学术论文目录第84-86页

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