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| 基于在线社交网络的JPS跳跃并行顶点采样方法 | |
| 作者姓名： | 赵倩文 |
| 作者单位： | 浙江理工大学信息学院,浙江 杭州 310018 |
| 摘 要： | 针对现有在线社交网络(OSNs)采样方法无法有效地应用于低连通性的社交网络,且采集的样本顶点平均度严重偏离原始社交网络、顶点过度采样等问题,本文基于蒙特卡罗随机游走(MHRW)采样方法,引入双重跳跃策略、并行机制和顶点缓存区,提出一种跳跃无偏并行顶点(JPS)采样方法.将在线社交网络数据集建模为包含顶点和边的社交图进行... |
| 关 键 词： | 在线社交网络 顶点采样 蒙特卡罗随机游走(MHRW) 双重跳跃 无偏 并行机制 |
| 收稿时间： | 2020-07-15 |
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