K2树压缩优化算法：大图数据存储新策略

"基于K2树的大图存储优化研究.pdf" 这篇论文主要探讨了在处理大规模图数据时，如何利用K2树这一数据结构进行存储优化。K2树是一种用于表示图数据的有效方法，尤其适用于存储社交网络、互联网拓扑结构等复杂关系的数据。在面对大规模图数据时，传统的存储方案可能会面临空间效率低下和处理速度慢的问题。 论文中提出了一种带有启发式规则的深度优先搜索（DFS）编码算法，用于对图中的所有节点进行重新编码。这种编码策略旨在利用图中的社团结构特性，即节点之间的高聚集性，来压缩数据。通过自适应地调整K2树的参数K，算法能够在保持数据结构完整性的前提下，更有效地利用社团结构来减少存储需求。 论文详细描述了优化算法的实现过程，并通过一系列真实网络和模拟网络的实验验证了算法的效果。实验结果表明，提出的压缩优化算法能够显著降低空间代价，提高存储效率，同时保持了数据访问和操作的效率。 此外，论文还提到了相关的研究背景和资助项目，作者团队包括来自上海理工大学、南通大学和复旦大学的学者，他们在图数据库、社会网络分析、复杂网络和管理信息系统等领域有深入的研究。 关键词涉及的领域包括K2树的理论与应用、图数据的处理、存储优化策略、DFS编码技术以及压缩算法的设计。这些关键词揭示了论文的核心内容，即在大图数据背景下，如何通过优化K2树结构和编码方式，实现高效且节省空间的存储解决方案。 中图分类号和文献标志码则表明这是一篇科技类的学术论文，属于计算机科学和技术领域的研究成果，文章编号和doi标识符则为读者提供了追踪和引用该论文的标准化途径。 这篇论文为大图数据的存储提供了一个创新的优化方法，对于理解如何在大数据时代更有效地管理和处理复杂网络数据具有重要的理论与实践价值。