[发明专利]一种用于大规模动态图数据的高效处理流程方法有效
| 申请号: | 201811649644.8 | 申请日: | 2018-12-30 |
| 公开(公告)号: | CN109635134B | 公开(公告)日: | 2023-06-13 |
| 发明(设计)人: | 赵子豪;杨汉玮 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/50 | 分类号: | G06F16/50 |
| 代理公司: | 北京冠和权律师事务所 11399 | 代理人: | 陈彦朝 |
| 地址: | 224005 江苏省盐城市*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | 本发明涉及一种用于大规模动态图数据的高效处理流程方法;属于计算机数据处理技术领域。本发明基于NoSQL数据库采用数据预处理对大规模图数据集进行过滤精简数据,确认待分析问题重要度较强的节点;基于关键节点结合网络结构做社区检测;将社区检测后的结果赋予优先级;将高关联度的关键节点之间的的边作为后期处理的数据,进行挖掘。本发明提供的用于大规模动态图数据的高效处理流程方法,能够通过合理筛选数据的方法,在高复杂度的场景下,提升图数据的处理效率。 | ||
| 搜索关键词: | 一种 用于 大规模 动态 数据 高效 处理 流程 方法 | ||
【主权项】:
1.一种用于大规模动态图数据的高效处理流程方法,其特征在于:处理步骤如下:1)、基于NoSQL数据库采用数据预处理对大规模图数据集进行过滤精简数据,经过精简后的大规模图数据集中剔除待分析问题中非同属性数据;2)、确认待分析问题中重要度较强的节点,该节点定义为关键节点;3)、基于关键节点结合网络结构做社区检测;4)、将社区检测后的结果赋予优先级,将带优先级的数据集筛选得到高关联度的关键节点;5)、将高关联度的关键节点之间的的边作为后期处理的数据,进行挖掘。
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