大规模分布式图顶点相似度计算算法：探索、优化与实践.docx
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一、引言
1.1研究背景
在当今数字化时代，数据规模呈爆炸式增长，复杂网络数据无处不在，如社交网络、生物网络、知识图谱以及交通网络等。这些数据通常以图的形式进行有效建模，其中图中的顶点代表数据实体，边则表示实体之间的关系。在图数据的分析与处理中，顶点相似度计算是一项关键的基础任务，其目的在于衡量图中顶点之间的相似程度，这一计算结果在诸多领域都有着极为重要的应用。
以社交网络为例，通过顶点相似度计算，能够精准地识别出兴趣爱好相似的用户群体。这不仅有助于实现个性化的内容推荐，根据用户的相似兴趣为其推送符合口味的信息、商品或服务，还能极大地促进社交关系的拓展，帮助用户结识更多志同道合的朋友。在推
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