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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明提出了一种分布式的基于邻居节点聚类的图分割方法及装置。构建无向图以及指定的分区个数，将点集划分为若干个子集，使得每个节点均位于且仅位于其中一个子集中；满足负载均衡限制，分区大小尽可能均等；割边数量最小化，即两端处于不同分区的边的总量尽可能少。本发明基于图分割问题的LDG算法：采用邻居节点聚类的思想，将每个节点指派至邻居节点中所在最多的分区，通过将关联紧密的节点纳入同一分区降低割边的数量；对较大的分区施加线性惩罚因子，从而满足负载均衡限制。在单机LDG算法的基础上，本发明设计并实现了一套高效、易于实现，且适用于任意分区个数k的分布式并行计算方案，能在较短的运行时间内对巨型图结构完成划分。
主权项：1.一种分布式的基于邻居节点聚类的图分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1分布式计算集群中共有P台主机，分布式计算集群中所有计算节点构成无向图结构GV,E；其中V表示计算节点的集合，E表示计算节点之间构成的边的集合；2将点集V和边集E分别划分为P个子集，将划分后边集的子集以及点集的子集中所有计算节点权值作为对应主机的初始输入；3通过主机间的All-to-all集合通信将所有计算节点的权值cu移动至第i台主机；将所有满足起始点u∈Viin的边u,v移动至第i台主机，得到预处理后的边集，Viin表示为标号在ri-1～ri-1范围内的所有计算节点；ri表示第i台主机计算节点标号分界点；4在第i台主机内部，定义为所有终点位于第j台主机的边，为上述中出现过的所有起始节点，i≠j，便于确定节点间通信的目标主机；5对于每个计算节点v∈V，令πv←RandInt1,k，即在1～k之间等概率随机选取一个分区标号；6执行若干次迭代，每轮迭代对分区结果πv进行更新；得到第i台主机输出所有内部节点u∈Viin最终的分区标号πu。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种分布式的基于邻居节点聚类的图分割方法及装置
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