1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Sử dụng thuật toán meta heuristic trong phân hoạch mạng xã hội theo hướng lưu trữ

96 11 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 96
Dung lượng 11,31 MB

Nội dung

Ngày đăng: 26/01/2021, 21:16

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[10] Josep.M. Pujol et al., "The Little Engine(s) that Could: Scaling Online Social Networks", Proc. ACM SIGCOMM 2010 Conf. (SIGCOMM 10), ACM Press, pp.375–386, 2010 Sách, tạp chí
Tiêu đề: The Little Engine(s) that Could: Scaling Online Social Networks
[33] PGS.TS Nguyễn Hải Thanh, “Tối ưu hóa”, NXB Bách Khoa – Hà Nội, 2006 Internet Sách, tạp chí
Tiêu đề: Tối ưu hóa
Nhà XB: NXB Bách Khoa – Hà Nội
[1] S. Dutt. New faster Kernighan-Lin-type graph partitioning algorithms. In Proc. IEEE Intl. Conf.Computer-Aided Design, pages 370-377, 1993 Khác
[2] Per-Olof Fjallstrom, Algorithms for Graph Partitioning, Department of Computer and Information Science, Linkoping University, Linkoping, Sweden Generals,1998 Khác
[3] Duc A. Tran, S-CLONE: Socially-aware data replication for social networks, Department of Computer Science, University of Massachusetts, Boston, MA 02125, USA, 2013 Khác
[4] Josep M. Pujol, The Little Engine(s) That Could: Scaling Online Social Networks, PhD on Computer Science and Artificial Intelligence,Technical University of Catalonia, 2010 Khác
[5] Ulrich Elsner, Graph Partitioning, Sonderforschungsbereich 393, Numerische Simulation auf massiv parallelen Rechnern ,1997 Khác
[6] C. Fiduccia and R. Mattheyses. A linear time heuristic for improving network partitions. In 19th IEEE Design Automation Conference, pages 175-181, 1982 Khác
[7] Duc A. Tran, Socially Aware Data Partitioning for Distributed Storage of Social Data, Department of Computer Science, University of Massachusetts - Boston, 2013 Khác
[8] Oscar Ricardo Moll Thomae, Database Partitioning Strategies for Social Network Data, Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology, 2012 Khác
[9] Jiawei Han, Micheline Kamber. Data Mining Concepts and Techniques, 2nd edition. Morgan Kaufman Publishers. Pages 555-560 Khác
[11] Kazuya Okamoto, Wei Chen, and Xiang-Yang Li Ranking of Closeness Centrality for Large-Scale Social Networks Khác
[14] M. Faloutsos, P. Faloutsos and C. Faloutsos, Comp. Comm. Rev. 29, 251,1999 Khác
[16] Nikolaos Theodoros Korfiatis. The opinion evaluation network: ranking imprecise social interactions, Master Thesis, Department of computer and systems sciences, Royal Institute of Technology, Pages 7-28, 2005, Stockholm, Sweden Khác
[17] R. Albert and A.-L. Barabási, Rev. Mod. Phys. 74, 47, 2002 Khác
[18] R. Albert, H. Jeong and A.-L. Barabási, Nature (London) 401, 130, 1999 Khác
[19] Robert A. Hanneman, Mark Riddle. Introduction to social network methods. Technical report, University of California, Riverside, 2005 Khác
[20] S. H. Strogatz, Nature (London) 410, 268, 2000. [21] S. N. Dorogovtsev and J. F. F. Mendes, Adv. Phys. 51, 1079, 2002 Khác
[22] S. Wasserman and K. Faust, Social Network Analysis (Cambridge Univ. Press, Cambridge, UK, 1994 Khác
[23] Tieyun Qian,Yang Yang and Shuo Wang, Refining Graph Partitioning for Social Network Clustering, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010 Khác

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN