基于距離度量的多樣性圖排序方法
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有效結合查詢相關性和多樣性的擴展相關性是多樣性圖排序問題的一種優化目標．基于擴展相關性的多樣性圖排序可建模為一個子模函數優化問題，貪心子模優化算法可近似求解該問題．然而，擴展相關性不能直接度量節點間的不相似性．子模優化算法是串行算法不能充分利用諸如Spark等集群計算平臺有效提高算法效率．針對這些問題，本文提出一種描述節點間不相似性的距離度量．基于此距離度量，將多樣性圖排序問題建模為一個在查詢相關節點集上構造的帶權完全圖的最大和K -dispersion優化問題，提出了求解該問題的多項式時間2一近似算法，鑒于不同節點對的距離度量計算是相互獨立的，進一步地提出了基于MapReduce編程模型的并行化多樣性圖排序算法，最后，在真實圖數據集上驗證了本文提出算法的高效性和有效性．
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