一种分布式网络中轮廓推荐的有效方法  

An Efficient Method for Skyline Recommendation in Distributed Networks

作　　者：黄震华[1,2] 张波[3] 

机构地区：[1]同济大学电子与信息工程学院,上海201804 [2]同济大学嵌入式系统与服务计算国家教育部重点实验室,上海201804 [3]上海师范大学信息与机电工程学院,上海200234

出　　处：《电子与信息学报》2015年第5期1214-1219,共6页Journal of Electronics & Information Technology

基　　金：国家自然科学基金(61272268;61103069);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-12-0413);国家973计划项目(2014CB340404);霍英东教育基金会高等院校青年教师基金(142002);同济大学中央高校基本科研业务费专项资金资助课题

摘　　要：当底层数据的容量以及轮廓推荐指令个数增大时,轮廓推荐的时间代价将呈指数级增长,从而严重影响其推荐效率。为此,基于超对等分布式网络(SPA),该文提出预存储w个轮廓快照来高效处理系统中u个轮廓推荐指令的分布式网络轮廓推荐算法(EMSRDN)。EMSRDN算法充分考虑SPA网络的数据存储和通信特性,利用map/reduce分布式计算模型,通过初始快照集启发式构造来快速产生最优w个轮廓快照。理论分析和仿真实验表明,该算法具有有效性和实用性。Based on distributed networks of the Super-Peer Architecture （SPA）, this paper proposes Efficient Method for Skyline Recommendation in Distributed Networks （EMSRDN）, to handle u skyline recommendation instructions by prestore w skyline snapshots. The EMSRDN method fully considers the characteristic of storage and communication of SPA networks, and uses the map/reduce distributed computation model. The EMSRDN algorithm can fast produce the optimal w skyline snapshots through the phase of heuristically constructing the initial set of snapshot. The detailed theoretical analyses and extensive experiments demonstrate that the proposed EMSRDN algorithm is both efficient and practical.

关 键 词：分布式网络 轮廓推荐 Map/reduce分布式计算 信息服务 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]