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大规模图增量迭代处理技术的研究与实现

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 引言第11-17页
   ·研究背景第11-13页
     ·云计算与大数据第11页
     ·大规模图的增量迭代计算第11-13页
   ·研究意义第13-15页
     ·大图增量迭代计算的特点与挑战第13-14页
     ·国内外研究现状第14-15页
   ·本文主要贡献及组织结构第15-17页
     ·本文主要贡献第15-16页
     ·本文组织结构第16-17页
第2章 大图迭代计算的相关工作第17-23页
   ·大图迭代计算的分布式框架第17-19页
     ·基于MapReduce模型的计算框架第17-18页
     ·基于BSP模型的计算框架第18-19页
     ·其它分布式计算框架第19页
   ·大图的分布式划分第19-20页
     ·随机Hash划分算法第19-20页
     ·启发式划分算法第20页
   ·大图的磁盘存储与索引技术第20-21页
   ·大图处理的消息优化方法第21-22页
     ·同步迭代处理第21页
     ·异步迭代处理第21页
     ·基于Combine的消息优化方法第21-22页
     ·基于切分的消息优化方法第22页
   ·本章小结第22-23页
第3章 分布式图划分与顶点连续编码技术第23-41页
   ·大图的分布式划分第23-26页
     ·大图的局部性分析第23-25页
     ·连续划分方法第25-26页
     ·连续划分方法分析第26页
   ·图顶点连续编码技术第26-38页
     ·基于Hadoop的连续编码方法第28-29页
     ·基于DHT的Hybrid-MT连续编码技术第29-36页
     ·顶点编号替换的代价分析第36-38页
   ·实验结果与分析第38-40页
     ·实验设置第38页
     ·图划分性能评估第38-40页
   ·本章小结第40-41页
第4章 基于状态转换与Markov模型的磁盘索引技术第41-59页
   ·大图的增量迭代特点分析第41-44页
     ·经典算法分析第41-42页
     ·增量迭代特征第42页
     ·增量迭代的状态转换模型第42-44页
   ·大图的磁盘存储管理技术第44-54页
     ·基于列存储模型的静态Hash索引策略第45-48页
     ·基于状态转换与Markov模型的动态Hash索引策略第48-54页
   ·实验结果与分析第54-57页
     ·实验设置第54页
     ·索引性能评估第54-56页
     ·数据处理能力与处理效率评估第56-57页
   ·本章小结第57-59页
第5章 增量迭代的消息优化技术第59-75页
   ·基于EBSP模型的Hybrid迭代机制第59-65页
     ·同步与异步迭代机制分析第59-60页
     ·典型算法分析第60-61页
     ·基于EBSP模型的Hybrid迭代机制第61-62页
     ·消息优化示例分析第62-65页
   ·基于连续划分的图顶点切分方法(VCCP)第65-69页
     ·基于连续划分的VCCP方法第65-67页
     ·顶点备份比例分析第67-69页
   ·实验结果与分析第69-74页
     ·实验设置第69页
     ·基于EBSP模型的Hybrid方法性能测试第69-72页
     ·基于连续划分的VCCP方法性能测试第72-74页
   ·本章小结第74-75页
第6章 DiterGraph原型系统第75-83页
   ·系统简介第75-77页
   ·系统部署及使用方法第77-81页
     ·系统部署第77-78页
     ·用户编程指导第78页
     ·可视化管理工具第78-81页
   ·本章小结第81-83页
第7章 总结与展望第83-85页
   ·本文的主要贡献与结论第83页
   ·未来工作第83-85页
参考文献第85-89页
致谢第89-91页
攻读硕士学位期间的论文项目情况第91页

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