[发明专利]一种大规模图分割方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于网络技术领域，尤其涉及一种大规模图分割方法及系统。

背景技术

图分割是指将图的节点分成用户指定数量的独立群组，用于优化与切分边相关的标准。

图分割的方法主要集中于寻找复杂网络中全局的社区结构，传统算法的一个重要前提是需要知道整个图的拓扑结构。但是，当图的大小增长到大规模级别时，新的问题出现了，例如：(1)复杂网络已经变成巨网络，基于传统的复杂网络分析方法难以满足需求；(2)图的规模逐渐变大，将全部路径计算一遍不现实；(3)大规模图中节点数目众多、变化频繁，判断一条边是否处于足够多条最短路径十分耗费资源。

发明内容

鉴于此，本发明实施例提供一种大规模图分割方法及系统，以解决现有技术存在的上述问题。

本发明实施例是这样实现的，一种大规模图分割方法，所述方法包括：

输入大规模图；

计算所述大规模图中各节点之间的最短路径，并对各节点之间的边设置标记值；

对所述最短路径进行随机抽样；

基于随机抽样的最短路径对所述大规模图进行分割，若分割后存在节点之间的边的标记值大于预设参数值，则删除该边。

本发明实施例的另一目的在于提供一种大规模图分割系统，所述系统包括：

大规模图输入单元，用于输入大规模图；

计算单元，用于计算所述大规模图中各节点之间的最短路径，并对各节点之间的边设置标记值；

随机抽样单元，用于对所述最短路径进行随机抽样；

处理单元，用于基于随机抽样的最短路径对所述大规模图进行分割，若分割后存在节点之间的边的标记值大于预设参数值，则删除该边。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例通过计算节点之间的最短路径，并随机抽样最短路径，基于随机抽样的最短路径对大规模图进行分割，可有效解决现有大规模图中节点数目众多、变化频繁，判断一条边是否处于足够多条最短路径十分耗费资源的问题。通过本发明实施例可有效提高大规模图分割的效率，具有较强的易用性和实用性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的大规模图分割方法的实现流程图；

图2是本发明实施例二提供的大规模图分割系统的组成结构图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透切理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例一：

图1示出了本发明实施例一提供的大规模图分割方法的实现流程，该方法过程详述如下：

在步骤S101中，输入大规模图。

在本发明实施例中，所述大规模图是指节点数目众多、变化频繁的图，例如节点数目超过5000，每隔一分钟节点数目就会发生变化的图。

在步骤S102中，计算所述大规模图中各节点之间的最短路径，并对各节点之间的边设置标记值。

其中，所述计算两节点之间的最短路径具体为：

设D_{i,j,k}为从节点i到节点j的只以(1,…,K)集合中的节点为中间节点的最短路径的长度；

若最短路径经过节点k，则D_{i,j,k}＝D_{i,k,k-1}+D_{k,j,k-1}；

若最短路径不经过节点k，则D_{i,j,k}＝D_{i,j,k-1}；

因此，D_{i,j,k}＝/mbox{min}(D_{i,j,k-1},D_{i,k,k-1}+D_{k,j,k-1})。其中，i、j、k为大于零的整数。

在实际应用中，为了节约空间，可以直接在原有空间上进行迭代，这样空间可降至二维。将计算出来的最短路径上的边标记值加1，如果有边同时处于多条由节点i到节点j的最短路径，则该边的标记值只增加1次。

在步骤S103中，对所述最短路径进行随机抽样。