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分布式环境下基于马尔科夫链的图流三角近似计算

         

摘要

图三角数量的计算是计算网络聚集系数和传递性的重要步骤.大数据背景下,以采样为策略的近似计算成为图三角计算的主要方法,然而此类方法面临时空消耗和计算错误性两大难题.本文提出了一种针对图流的基于马尔科夫链的图三角近似计算算法,该算法以窗口作为图流处理单位,将马尔科夫链与采样相结合,保证降低错误率的同时实现动态适应内存空间的变化.实验显示,相较其他三角形近似计算算法,该算法在错误率上降低2~4倍,时间消耗上也有很大改进.

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