图划分算法是将一个图分成若干部分，使得每部分节点之间的边数尽可能少，而部分之间的边数尽可能多。常用的图划分算法包括谱聚类算法、基于模拟退火的算法、基于遗传算法的算法等。1.谱聚类算法 谱聚类算法是一种基于图的聚类算法，它通过对图的拉普拉斯矩阵进行特征值分解，将节点映射到一个低维空间上进行聚类。谱聚类算法在图
背景知识图划分图划分 (graph partition) 问题,指将一个图划分为若干子图以便在分布式系统中运行。图划分的优化目标包括两项:负载均衡和最小割 (cut)。二者都是为了提高在分布式系统中运算的性能。负载均衡是为…
图划分算法 目前调研的几种对于有向无环图的划分算法的大致思路: 启发式算法(单级算法):以拓扑排序作为初始划分,在局部邻域分区之间移动节点,得到更加优化的划分。 多级算法:对不同级别的图,逐级用启发式进行优化。 进化算法:把划分看作种群中的个体,进行演化,演化需要用到多级算法,最终得到更优秀的划分。 基本概...
int weight) { nodes.add(new Node(id, weight)); } public void addEdge(int fro...
谱划分算法,首先通过引入 Laplacian 矩阵,运用 Laplacian Eigenmap 进行降维,再对这些 低维数据利用聚类算法进行划分,使得运算量大大较少.下图是用谱划分算法实现的效果图: 但谱划分算法也有一些不足之处: 1)构建特征向量矩阵Q无疑是该算法中最耗时间的, 在高维情况下, 不说求解特征向量就是求解特征值都非常困难...
包括流式图划分算法、增量式图划分算法和图重划分算法.首先介绍图划分的3种不同的划分策略及问题定义、图的两种不同的动态性来源以及动态图划分问题;然后介绍3种不同的流式图划分算法,包括基于Hash的划分算法、基于邻居分布的划分算法以及基于流的优化划分算法;其次介绍...
图论系列的收官之作——第五讲《图划分与算法》,为本轮图论探索之旅画上完美的句点。 图划分是离散数学和理论计算机科学研究的基本问题,其应用广泛,涉及大数据技术、电路划分等多个领域。随着网络科学尤其是大数据、人工智能、机器学习的发展,图划分在数据聚类中的重要性日益凸显。本次课程,侯建锋教授将深入探讨图...
图划分中kl算法对于最大增益的通俗理解 图划分中的KL算法解决了一个实际问题：如何把一张图切成两块，让两块之间的连接尽可能少，块内部的连接尽可能多。这个场景很像给两个班级分配学生，让爱打架的孩子尽量分到不同班，或者给服务器分配任务，减少机器之间的通信压力。举个例子，想象把小区住户分到两个片区，...
基于图划分的方法(如 Spectral clustering) 基于标签传播的算法(如 Label Propagation) 具体步骤 准备图数据 节点和边的表示:可以使用邻接矩阵或邻接表。 选择库或工具 Python 中的networkx、igraph、community库 Gephi 等可视化工具 实现社区检测 例如,使用networkx和community库实现 Louvain 算法: ...