[发明专利]基于MapReduce的复杂网络拓扑特征参数计算方法和系统

摘要

本发明提供了一种基于MapReduce的复杂网络拓扑特征参数计算方法和系统，采用基于消息传递的算法并行化方法，包括：步骤1，产生更新消息；步骤2，传递消息；步骤3，更新节点内部状态信息。针对传统单机算法在计算大规模网络拓扑特征参数时效率较低的问题，本发明提出了一种网络拓扑特征参数的单机算法向MapReduce计算框架并行移植的方法，克服了当前单机算法并行移植到MapReduce时存在的问题，利用Hadoop计算平台实现了网络拓扑特征参数的并行计算，提高了网络拓扑特征参数的计算效率。

主权项

1.一种基于MapReduce的复杂网络拓扑特征参数计算方法，其特征在于，采用基于消息传递的算法并行化方法；所述基于消息传递的算法并行化方法，包括：步骤1，产生更新消息；每个节点根据本节点的状态信息计算生成更新消息的内容，把邻居节点作为消息的目的节点，将更新消息向目的节点发送；步骤2，传递消息；更新消息按照目的节点被发送给指定的节点；步骤3，更新节点内部状态信息；目的节点收到若干条更新消息，目的节点对这些更新消息进行解析并更新目的节点内部状态信息；采用利用所述基于消息传递的算法并行化方法实现的基于MapReduce的介数方法；所述基于MapReduce的介数方法，包括：步骤S1，所有节点选取自己做为源节点开始计算节点介数；步骤S2，从源节点出发进行宽度优先遍历；步骤S3，回溯求解点对依赖度；步骤S4，累加点对依赖度得到介数。