基于MapReduce的社交网络可视化研究中期报告.docx

在运用 MapReduce 技术开展的社交网络图像化探究的中期汇报中,一、探究的来历,伴随着网络技术的飞快进步,社交网络已变成人们日常生活中必不可少的构成部分。现阶段,社交网络已转变为人们沟通、消遣、搜集资讯的核心渠道之一。网络平台包含极其丰富的个人资料信息以及互动活动记录，提取并研究这些资料对于认识网络平台状况和个体活动方式具有关键作用。谷歌研发的分布式计算框架，现已成为处理海量信息的关键技术，该框架的协同作业特性，能显著加快海量资料的加工效率。因此，借助 MapReduce 技术开展社交网络的可视化探索，能够更高效地处理社交网络中的庞大信息，进而更透彻地洞察社交网络的结构特点以及用户的活动规律。第二部分，研究工作的核心与预期成效是围绕 MapReduce 的社交网络可视化展开的。详细探讨的方面有：运用 MapReduce 处理社交网络信息爱游戏最新官网登录入口，涵盖社交网络图谱的生成、信息清理以及数据形态的变更等；钻研社交网络图形的可视化方法，涉及社交网络图的排布、节点特征和连接特征的可视化等。构建一个依托 MapReduce 技术的社交网络图形化系统爱游体育app下载官网爱游戏登录入口网页版平台，涵盖图形化交互界面的开发、数据信息处理以及计算方法的应用等。这项研究的关键任务在于打造一个能高效管理并图形化展示社交网络海量信息的平台，它能够协助用户对社交网络数据展开研究和发掘，进而更透彻地认知社交网络环境以及个体活动规律。