【技术实现步骤摘要】
一种图数据的处理方法、装置以及存储介质
[0001]本申请涉及计算机
,尤其涉及一种图数据的处理方法、装置以及存储介质。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的迅速发展,人们对社交网络的要求越来越高。社交网络可以通过图数据进行构建,图数据钟的点表示实体,边表示两个实体间的关系,通过对图数据进行处理即可对社交网络进行关联或简化。
[0003]一般,对图数据进行处理可以采用METIS算法,即通过不断地压缩图结构,使得两个节点会合并成一个新的节点。因此,基于新的节点,得到一个规模较小的图。
[0004]但是,在大规模数据处理的场景中,METIS算法可以将所有数据放到内存中,对计算机内存有较高,并且具有较高的计算代价和较长的运行时间,影响图数据处理的效率。
技术实现思路
[0005]有鉴于此,本申请提供一种图数据的处理方法,可以有效提高图数据处理的效率。
[0006]本申请第一方面提供一种图数据的处理方法,可以应用于终端设备中包含图数据的处理功能的系统或程序中,具体包括:
[00 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图数据的处理方法,其特征在于,包括:获取初始图数据,并将所述初始图数据分割为K个第一分区,每个所述第一分区对应的数据量接近,每个所述第一分区对应不同的执行对象,K≥2,K为正整数;确定所述第一分区对应的分区子图;对每个所述分区子图进行图分割,以得到每个所述分区子图对应的T个子图分割分区,T≥2,T为正整数;将K*T个所述子图分割分区作为图节点,以生成所述初始图数据对应的缩略图;将所述缩略图分割为K个第二分区,并基于所述第二分区对所述初始图数据中的节点进行分区,以得到目标节点集合,所述目标节点集合用于推荐任务的执行,每个所述第二分区对应不同的执行对象。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取初始图数据,并将所述初始图数据分割为K个第一分区,包括:获取所述初始图数据;确定所述初始图数据中的每个节点对应的邻居节点,以生成第一二元组;生成R个随机数,并将所述随机数与所述第一二元组进行组合生成第二二元组,0≤R<K;基于所述第二二元组中的随机数进行聚合,以得到K个所述第一分区。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:确定执行对象对应的处理能力信息;基于所述邻居节点的数量以及所述处理能力信息确定所述执行对象对应的单位处理参数;根据所述初始图数据对应的数据量与所述单位处理参数的比值确定K的取值。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将K*T个所述子图分割分区作为图节点,以生成所述初始图数据对应的缩略图,包括:将K*T个所述子图分割分区作为图节点;基于所述图节点中所述子图分割分区的节点数量配置权重信息;确定所述图节点中连接边跨越了所述子图分割分区的边的连接节点,以作为缩略边;基于所述权重信息确定所述缩略边的数量,以生成所述初始图数据对应的所述缩略图。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述权重信息确定所述缩略边的数量,以生成所述初始图数据对应的所述缩略图,包括:获取所述缩略图对应的平均节点度数,以确定缩略系数;对每个所述图节点基于所述缩略系数进行节点稀...
【专利技术属性】
技术研发人员:林文清,
申请(专利权)人:腾讯科技深圳有限公司,
类型:发明
国别省市:
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