公开(公告)号：CN106649893B

公开(公告)日：2020-10-20

申请号：CN201510706040.2

申请日：2015-10-27

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 吕雁飞 ,  高壮良 ,  张鸿

IPC: G06F30/18 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明涉及一种识别网络图中关键节点的分布式方法，包括：采用点切分方式将网络图切分到n台机器上；选择工作节点，分别对所述工作节点的消息和所述工作节点的后继节点的消息进行初始化；更新所述工作节点的后继节点的消息；确定所述工作节点的后继节点的单点依赖；根据网络图中节点的单点依赖确定节点的桥接中心度，本发明采用Graphlab框架来实现，不仅支持基于消息的编程模型，而且支持共享内存风格的“收集‑更新‑扩散”模型，能够获得更快的运行速度，并且随着集群规模的扩大，可以支持在更大规模的图中计算关键节点。

公开(公告)号：CN106649893A

公开(公告)日：2017-05-10

申请号：CN201510706040.2

申请日：2015-10-27

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 吕雁飞 ,  高壮良 ,  张鸿

IPC: G06F17/50 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明涉及一种识别网络图中关键节点的分布式方法，包括：采用点切分方式将网络图切分到n台机器上；选择工作节点，分别对所述工作节点的消息和所述工作节点的后继节点的消息进行初始化；更新所述工作节点的后继节点的消息；确定所述工作节点的后继节点的单点依赖；根据网络图中节点的单点依赖确定节点的桥接中心度，本发明采用Graphlab框架来实现，不仅支持基于消息的编程模型，而且支持共享内存风格的“收集-更新-扩散”模型，能够获得更快的运行速度，并且随着集群规模的扩大，可以支持在更大规模的图中计算关键节点。