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大规模图计算系统优化技术研究的开题报告
一、研究背景
随着大数据时代的到来，图计算成为了分析海量数据的重要手段。图计算的特点是处理大规模图数据。传统的图计算主要使用单机进行计算，在数据规模增大的情况下，单机处理效率不高，很快就会遭遇内存不足等问题，无法处理更大规模的数据。因此，大规模图计算系统的出现解决了这个问题，使得可以处理大规模的图数据。
大规模图计算系统包括了分布式计算框架、存储系统、网络通信等多个要素，大规模图计算涉及到多方面的优化技术。一个高效的大规模图计算系统需要具备高效的数据存储、高效的计算引擎和网络通信能力、基于图分析的数据挖掘和关键路径提取能力等特点。
二、研究目的和意义
大规模图计算系统的出现和发展，为海量数据分析提供了有效的工具。然而，目前的大规模图计算系统在存储、计算、通信和算法等方面仍然存在许多挑战和瓶颈，阻碍了系统的高效运行和应用。因此，对大规模图计算系统的优化技术进行深入研究，具有重要的意义。
本论文旨在针对目前大规模图计算系统存在的问题，提出优化技术的解决方案，以提高大规模图计算系统的性能和效率。同时，本论文还将探索大规模图计算系统在实际应用中的相关问题和解决方案，以期为大规模图计算系统的研制、优化和应用提供参考和借鉴。
三、研究内容和方法
本论文将从以下几个方面进行研究：
1.大规模图数据存储优化技术的研究，包括高效的数据压缩和存储、索引技术、分布式存储和文件系统等。
2.大规模图计算引擎的优化研究，包括计算模型、计算任务划分和调度、共享内存和分布式计算等。
3.大规模图计算系统通信优化技术的研究，包括网络拓扑结构和带宽配置、数据传输协议和数据压缩等。
4.基于图分析的数据挖掘和关键路径提取技术的研究，包括子图匹配、网络特征提取、社交网络分析等。
本论文的研究方法主要包括理论研究和实验研究两种方法。在理论研究中，本论文将分析相关算法的性能瓶颈和优化方法，提出新的算法和优化方案。在实验研究中，本论文将设计和实现大规模图计算系统，并进行相关的性能测试和评估。
四、预期成果和创新点
预计本论文将取得以下成果：
1.提出一种大规模图数据存储优化方案，使得存储和管理海量图数据变得更加高效。
2.提出一种高效的大规模图计算引擎优化方案，使得系统的运行效率和性能得到提升。
3.提出一种大规模图计算系统通信优化方案，使得系统通信效率得到提升。
4.利用大规模图计算系统进行数据挖掘和关键路径提取的相关实验，并对实验结果进行分析和总结。
本论文的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种高效的大规模图数据存储优化方案，使得能够应对越来越庞大的图数据。
2.提出一种高效的大规模图计算引擎优化方案，充分利用分布式计算资源，提升系统的计算效率和性能。
3.提出一种大规模图计算系统通信优化方案，使得系统通信效率更高。
4.利用大规模图计算系统进行数据挖掘和关键路径提取相关实验，对图计算应用的实际问题进行研究和应用。