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基于图算法与最佳图表示的单台PC图计算平台研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章绪论第11-26页
    1.1 课题研究背景第11-16页
        1.1.1 大规模图第11-12页
        1.1.2 图计算第12页
        1.1.3 云计算与分布式计算系统第12-15页
        1.1.4 单机计算系统第15-16页
    1.2 相关研究现状第16-25页
        1.2.1 Pregel第16-17页
        1.2.2 PowerGraph第17-19页
        1.2.3 GraphChi第19-22页
        1.2.4 TurboGraph第22-23页
        1.2.5 X-Stream第23-24页
        1.2.6 MMap第24-25页
    1.3 本文内容安排第25-26页
第二章图与图算法第26-34页
    2.1 引言第26页
    2.2 图的基本概念第26-29页
        2.2.1 顶点和边第26页
        2.2.2 图的存储表示第26-28页
        2.2.3 子图第28-29页
    2.3 图算法第29-33页
        2.3.1 概述第29-32页
        2.3.2 Out-edge Only算法第32页
        2.3.3 In-edge Sufficient算法第32页
        2.3.4 In-out-edge算法第32-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章单台PC图计算平台HYBRIDGRAPH的设计第34-45页
    3.1 引言第34-35页
    3.2 GraphChi分析第35-40页
        3.2.1 Compressed row Storage第36页
        3.2.2 Compressed column Storage第36-37页
        3.2.3 GraphChi顶点和边抽象第37-40页
        3.2.4 串行性第40页
    3.3 单机图计算平台设计思路第40-42页
    3.4 图计算配置管理第42-43页
        3.4.1 计算引擎选择第42-43页
    3.5 图数据预处理第43-44页
    3.6 图计算引擎第44页
    3.7 本章小结第44-45页
第四章单台PC图计算平台HYBRIDGRAPH的实现第45-55页
    4.1 引言第45页
    4.2 HybridGraph API实现第45-47页
    4.3 图计算配置管理实现第47-51页
        4.3.1 图文件命名管理第48页
        4.3.2 内存分配第48-51页
    4.4 图数据预处理实现第51页
    4.5 图计算引擎实现第51-53页
    4.6 本章小结第53-55页
第五章实验与分析第55-64页
    5.1 引言第55页
    5.2 实验环境介绍第55页
    5.3 实验算法第55-57页
    5.4 实验数据集介绍第57-60页
    5.5 实验结果与分析第60-63页
        5.5.1 实验目标第60页
        5.5.2 实验结果与分析第60-63页
    5.6 本章小结第63-64页
第六章结束语第64-66页
    6.1 主要工作与创新点第64-65页
    6.2 后续研究工作第65-66页
参考文献第66-69页
致谢第69-71页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第71-72页
附件第72页

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