异构机群上高效可扩展的Motif发现并行算法

摘要

在节点具有不同计算速度、不同通信能力的异构机群系统上，分别建立求解l≤16和l>16的Motif发现问题的最优序列分配模型，在此基础上设计实现融合投票和统一投影-邻居阈值思想的Motif发现并行算法。实验结果表明，本文给出的基于最优序列分配策略的Motif发现并行算法具有良好的加速和可扩展性，它优于采用平均分配策略的Motif发现并行算法。