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基于层次化存储的大图分析关键技术研究的开题报告
一、研究问题的背景与意义
现代社会，信息技术的不断发展使得图分析这一领域的应用越来越广泛。例如，在社交媒体、电子商务、安全监控等领域中，都需要对大量的数据进行分析和处理，而图分析就成为了一个必不可少的工具。然而，由于数据规模的增大和用户需求的不断提高，如何处理海量的图数据成为了一个重要的研究方向。在传统的单机处理方式已经无法胜任的情况下，研究如何使用分布式系统和并行计算来处理大规模的图数据是当前的研究热点。
层次化存储是一种重要的大图处理技术，它能够有效地减少存储空间的占用，提高数据读写的效率，并且在分布式环境下能够使得数据的分布更加均衡。层次化存储的基本思想是将大图划分成若干个子图，将子图中的节点和边都存储在一起，然后将这些子图进行层次划分，并根据每个层次的大小来进行存储。因此，层次化存储需要涉及到图划分、数据挖掘、图压缩等多个领域的知识。
尽管已经有很多研究者在层次化存储方面取得了一些成果，但是现有的研究还存在着很多问题，如如何有效地进行图分割、如何保证子图之间的数据和通信负载均衡、如何提高层次化存储的压缩率等。因此，本文拟围绕基于层次化存储的大图分析关键技术展开研究，以期能够为大规模图数据处理提供更有效的解决方案。
二、研究内容和方法
本文的研究重点是基于层次化存储的大图分析关键技术，包括以下几个方面：
1.层次划分算法研究，主要研究如何将大图进行划分并分配到不同的节点中进行存储和处理，以及如何保证划分后的子图边界不会对节点间的通信负载造成影响；
2.层次化存储的数据挖掘技术研究，主要研究如何在层次化存储的框架下进行图数据的挖掘和分析，并能够在保证存储效率的同时保证分析的准确性和效率；
3.层次化存储的图压缩技术研究，主要研究如何利用图的结构特点和属性信息进行压缩，同时保证压缩后的图可以高效地进行处理和查询。
本文将采用实验研究和理论分析相结合的方法，通过构建大规模图数据集对不同的算法和方法进行评估和比较，从而找到最优的算法和方法。同时，本文还将利用已有的一些开源图分析软件和框架进行实验和模拟，以验证所提出的算法和方法的可行性和有效性。
三、研究的预期结果和创新点
本文的研究围绕基于层次化存储的大图分析关键技术展开，预期结果有以下几点：
1.设计和生成一套测试数据集，能够反映出不同类型的大规模图数据，并能够对不同的层次化存储算法和方法进行有效评估和比较。
2.提出新的层次划分算法，并对现有的算法进行改进，能够在保证通信负载均衡的前提下提高数据处理效率。
3.提出基于层次化存储的图数据压缩技术，通过压缩存储图数据，可以大大减少存储空间和传输开销。
4.在实验中验证所提出的算法和方法的有效性和可行性，并据此得出可行的处理大规模图数据的解决方案。
本文的创新点主要体现在以下几个方面：
1.本文针对大规模图数据的存储、处理和分析问题提出了一种基于层次化存储的解决方案，该方案能够有效降低存储空间和传输开销，同时还能够提高数据的处理效率。
2.本文提出了一种新的层次划分算法，能够在保证通信负载均衡的前提下提高数据处理效率，同时能够适应不同类型的大规模图数据。
3.本文提出了基于层次化存储的图压缩技术，能够利用图的结构特点和属性信息进行压缩，从而降低存储和传输开销。
综上所述，本文的研究内容涉及层次划分算法、数据挖掘和图压缩技术等方面，旨在为处理大规模图数据提供更加高效的解决方案，具有较高的研究价值和实用性。