[发明专利]一种基于k-core集散结构的社交网络事件流通信方法

说明书

本发明公开了一种基于k‑core集散结构的社交网络事件流通信方法，属于图计算领域。其中的方法实现包括：对于社交图，利用k‑core算法得到core值最大的点集；根据社交图和core值最大的点集，得到点集中每个点的密集子中心结构的密度，将密度最大的密集子中心结构的中心点记为c；对以c点为中心点的密集子中心结构的边进行调度，得到用户之间的通信策略；将社交图的c点和已进行调度的边去掉，重复上述步骤，直至得到社交图中所有用户之间的通信策略。本发明在显著改善通信开销的同时极大地减少了计算复杂度。

技术领域

本发明属于图计算领域，更具体地，涉及一种基于k-core集散结构的社交网络事件流通信方法。

背景技术

在过去的十几年里，社交网络应用迅速普及，主流社交网络应用拥有大量的活跃用户。一个在线社交网络系统为用户提供两个基本操作：分享新事件及浏览好友更新的事件流。事件流的更新占据了大型社交网络的主要工作负载。在社交网络系统中，用户相关的数据是以用户为单位的视图方式进行存储的，而用户及其好友的视图通常分布在不同的服务器上，这使得大量社交网络用户以及他们之间错综复杂的联系会在进行事件流通信时产生大量服务器间的通信开销。因此在社交网络系统中如何进行高效的事件流通信是一个有挑战性的难题。现有技术存在无法在改善通信开销的同时减少计算复杂度的技术问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于k-core 集散结构的社交网络事件流通信方法，由此解决现有技术存在无法在改善通信开销的同时减少计算复杂度的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于k-core集散结构的社交网络事件流通信方法，包括：

(1)对于社交图，利用k-core算法得到core值最大的点集；

(2)根据社交图和core值最大的点集，得到点集中每个点的密集子中心结构的密度，将密度最大的密集子中心结构的中心点记为c；

(3)对以c点为中心点的密集子中心结构的边进行调度，得到用户之间的通信策略；

(4)将社交图的c点和已进行调度的边去掉，重复步骤(1)-(3)，直至得到社交图中所有用户之间的通信策略。

进一步的，社交图为：G＝(V，E)，V表示社交网络中的所有用户，在社交图中用点表示，E表示社交图中的用户关系，在社交图中用边表示。

进一步的，步骤(1)包括：

(1-1)获取社交图中的所有点的度，根据顶点的度对所有点排序，删掉度最小的点以及度最小的点所在的边，度最小的点的core值就是它们当前的度；

(1-2)对社交图删去度最小的点后剩下的点重新计算度数，重复步骤 (1-1)直到社交图中所有的点都被删掉，得到社交图的core值最大的点集。

进一步的，步骤(2)包括：

对于core值最大的点集中的点，利用pregel并行执行步骤(2-1)-(2-3)，得到点集中每个点的密集子中心结构的密度，将密度最大的密集子中心结构的中心点记为c，

(2-1)根据社交图和core值最大的点集，得到core值最大的点集中的点u、点u的邻居点、点u与邻居点相连的边和邻居点之间相连的边构成以点u为中心点的中心结构，进而得到中心结构的初始密度占 u与邻居点相连的边和邻居点之间相连的边之和为中心结构的边的条数e，点u和点u的邻居点之和为中心结构的点的个数v；