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SimRank 算法利用网络结构来评估网络中任意2点的相似性,它被广泛应用于社交网络和链接预测等诸多领域中.近年来,随着大数据技术的发展,SimRank 算法处理的数据不断增大,人们利用MapReduce 等分布式计算模型设计实现分布式的大规模 SimRank 算法来适应大数据处理的需求.但是,由于 SimRank 算法包含开销较大的迭代过程,每次迭代之后都需要一个全局同步,且每次迭代的计算复杂度高、通信量大,SimRank 算法不能在分布式环境下高效地实现.1)提出 Asyn‐SimRank 算法,该算法采用迭代‐累积的方式完成迭代计算,异步执行 SimRank 的核心迭代过程,避免了大规模分布式计算中的大量同步开销,同时有效降低计算量并减少通信开销;2)提出关键点优先调度计算,提升了 Asyn‐SimRank 算法的全局收敛速度;3)证明了 Asyn‐SimRank 算法的正确性和收敛性以及关键点优先调度计算的有效性;4)支持异步迭代的分布式框架 Maiter 上实现了 Asyn‐SimRank 算法.实验结果显示,相比较于 Hadoop ,Spark 上实现的 SimRank 算法和 Delta‐SimRank 算法,Asyn‐SimRank 算法大大提升了算法的计算效率,加速了算法收敛.  相似文献
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针对环境监测中远程采集数据的实时传输、远程控制以及对监测数据进行分析的问题,研究了ZigBee协议和射频通信原理,通过GPRS实现了远程监控数据的实时传输.将基于ARM的S3C2440芯片作为核心设计的硬件电路,在嵌入式Linux环境下进行终端应用程序的设计,在VS2005下进行上位机软件的开发.通过MC35i模块实现了GPRS网络和Internet监控中心的通信,为环境监测工作提供了良好的平台.  相似文献
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