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赵明远愣了一下,隨即快步走过来:
“肖宿同学,久仰大名!
我是赵明远,计算机系博三。”
肖宿点点头,和他握了握手。
“周宇轩应该跟你说了,我们有个难题想请你帮忙看看。”
赵明远开门见山,“来,这边请。”
他把肖宿带到白板前。
白板上写满了公式和偽代码,还贴了几张列印出来的图表。
“我们在做一个大规模图计算系统的优化项目。”
赵明远开始解释,“简单说,就是处理超大规模的图数据。
比如社交网络、蛋白质相互作用网络、网际网路连结关係这种。
一个图可能有几十亿个节点,几百亿条边。”
肖宿安静地听著,眼睛盯著白板上的公式。
“传统的方法是图分割,把大图切成小块,分配到不同计算节点上处理。”
赵明远继续说,“但问题在於,很多图算法需要在不同分区间频繁通信。
如果分割得不好,通信开销就会成为瓶颈,甚至比计算本身还耗时。”
他指了指白板上的一个复杂公式:
“我们的目標是找到最优的图分割方案,最小化跨分区的边数,也就是通信量。
这是一个经典的图划分问题,但规模太大,精確求解不可能。”
实验室里另一个博士生补充道:
“更麻烦的是,很多真实世界的图都有特殊的结构。
比如社交网络有社区结构,全球资讯网连结有层级结构,生物网络有模块化结构。
现有的通用分割算法往往忽略了这些结构特徵,导致效果不佳。”
赵明远点头:
“所以我们想开发一种自適应的图分割算法,能自动发现图的结构特徵,並据此优化分割方案。
但这里面的数学建模非常困难。”
他转向肖宿,眼中带著期待。
“我们已经尝试了谱方法、多层细化、流算法……最好的结果也只是比现有方案提升15%左右。
但我们相信理论上限应该能提升40%以上。”
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