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并行图挖掘算法的研究与实现的中期报告
一、研究背景及意义
随着大数据时代的到来，图数据在社交网络、推荐系统、生物信息学等领域中得到了广泛的应用。如何高效地处理这些大规模的图数据成为了图挖掘领域中的热门研究方向。其中，采用并行计算方式来加速图挖掘算法已成为解决大规模图数据下效率问题的重要途径。
二、研究内容
本研究旨在针对常用的图挖掘算法，如社区发现、节点聚类等，在并行计算平台上进行优化和实现，切实提高其计算效率。具体研究内容如下：
1.分析不同图挖掘算法的计算流程及瓶颈，设计并实现相应的并行计算方案。
2.利用图划分、负载均衡等算法优化并行计算过程中的性能瓶颈。
3.在常见的并行计算平台上进行实验验证，并比较不同算法和优化方案之间的差异。
三、研究进展
目前，我们已完成了算法分析和设计的工作，分别对社区发现和节点聚类这两种常见的图挖掘算法进行了并行计算方案的设计和实现。具体来说，我们选择了分别采用MPI和OpenMP两种并行计算框架，实现了算法在一个节点和多个节点上的并行化。我们还利用METIS和KaHIP等图划分算法进行负载均衡，并结合不同的优化方案，尝试提高算法的计算效率。
目前，我们已在一台37节点的集群上运行了实验，并进行了性能测试和比较。实验结果表明，我们的并行算法相比于串行算法，能够获得显著的加速效果，并且在大规模数据下具有可扩展性。同时，通过对比不同并行计算框架和优化方案之间的差异，我们为并行化图挖掘算法提供了一些有益的启示。
四、计划和展望
未来的工作将重点围绕以下几个方面展开：
1.对目前已实现的并行算法进行进一步的优化和改进，尝试通过其他算法和技术提高其性能。
2.实现更多类型的图挖掘算法，并进行相应的并行化处理。
3.对不同并行计算框架之间的差异进行深入研究，挖掘出更多的优化方法和技巧。
4.探索分布式图挖掘算法在大规模数据下的实现方式，并进行相关的研究和实验探究。
我们相信，在未来的工作中，我们将能够进一步提高图挖掘算法的计算效率，并为其在更广泛的应用领域中发挥更大的价值做出贡献。