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PHITS: A Parallel Hyperlink-Induced Topic Search Algorithm with Graph Partitioning and Communication Optimization
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DOI：10.1007/978-3-032-10466-3_36.png)
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摘要
En 中文
在大数据时代，Hyperlink-Induced Topic Search（HITS）算法在处理大规模网页链接数据时的效率已成为关键问题。为解决传统串行HITS算法在处理海量网页链接图时的低效问题，本文提出了一种新型并行HITS算法。该算法的核心在于对网页链接图的合理分区。通过采用基于图的分区方法，将大规模网页链接图划分为多个子图，每个子图分配给一个计算节点，使各节点能独立计算其分配子图中网页的权威值和中心值。此外，为减少并行计算过程中的通信开销，我们进一步设计了数据压缩和异步通信策略。前者应用于传输前的网页链接数据，有效减少传输数据量；后者使处理单元在等待数据传输时能执行其他任务，从而提高资源利用率。实验结果表明，所提出的并行HITS算法不仅保持了原始HITS算法的准确性，还显著提升了计算效率。
Keyword:
Parallel HITS Algorithm
Graph Partitioning
Communication Optimization
Distributed Computing
期刊
N
IF:
0
论文数:
27
被引数:
0
机构
引用论文
Using Eco-Geographical Zoning Data and Crowdsourcing to Improve the Detection of Spurious Land Cover Changes利用生态地理分区数据和众包技术提高虚假土地利用变化检测
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S. Bonomi, M. Cuoci, S. Lenti, A. Palma, Improving Attack Graph-Based Self-protecting Systems: A Computational Pipeline for Accuracy-Scalability Trade-off, in: S. Collart-Dutilleul, S. Ouchani, N. Cuppens, F. Cuppens (Eds.), Risks and Security of Internet and Systems, Springer Nature Switzerland, Cham, 2025, pp. 525–542. doi:10.1007/978-3-031-89350-6_33.Bonomi S., Cuoci M., Lenti S., Palma A., 基于攻击图的自保护系统改进：准确性与可扩展性权衡的计算流水线, 载于：Collart-Dutilleul S., Ouchani S., Cuppens N., Cuppens F. 主编, 互联网与系统风险与安全, 施普林格自然出版社, 瑞士, 2025, 第525-542页. doi:10.1007/978-3-031-89350-6_33..png)
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