MapReduce在大规模社会网络结构分析中的应用

“基于MapReduce的大规模社会网络结构分析”这篇论文由刘国俊、张铭和燕飞共同撰写，探讨了在Web 2.0时代，随着社会性网络服务（SNS）的普及，如何利用MapReduce处理大规模社会网络数据的问题。论文指出，传统的单机分析方法已无法应对TB、PB级别的海量数据，因此引入了Google的MapReduce编程模型，以及其开源实现Hadoop，进行分布式社会网络分析。 论文主要内容包括： 1. 社会网络服务（SNS）背景介绍：SNS是互联网应用服务，帮助人们建立社交网络，随着Web 2.0的发展，SNS用户数量和产生的数据量急剧增长，对数据分析提出了新的挑战。 2. 大规模数据处理需求：面对不断膨胀的SNS数据，单机处理能力有限，需要借助分布式计算框架，如MapReduce，来处理TB、PB级别的大规模数据。 3.MapReduce模型应用：MapReduce是一种并行计算模型，它将大数据处理任务分解为“映射”和“化简”两部分，适合处理分布式环境中的大规模数据。 4.Hadoop平台实验：论文通过开源的Hadoop平台，进行了实际的社会网络分析实验，包括节点强度、边权值分布的测量，以及边权值的动态演化研究。 5. 网络特性分析：实验涉及了社会网络的聚类系数和直径测量，这些特性对于理解网络的紧密度和连通性至关重要。 6. 分布式数据分析价值：论文实现的分布式方法为社会网络数据分析提供了参考，有助于提升处理效率和准确性，为SNS提供更好的服务优化依据。 关键词涵盖了社会网络分析、SNS、海量数据处理以及MapReduce，表明该研究关注的重点在于利用分布式计算技术解决社会网络数据的复杂分析问题。 这篇论文展示了如何运用MapReduce和Hadoop进行大规模社会网络的结构分析，通过对节点、边的属性分析，揭示网络的内在规律，为SNS服务的改进和优化提供了理论支持。