16、大规模数据处理与糖尿病视网膜病变诊断技术

大规模数据处理与糖尿病视网膜病变诊断技术

大规模数据分区算法

在当今数据驱动的时代，数据对于企业做出更好的决策至关重要。许多商业组织在运营过程中会收集大量关于客户、日常习惯、网络流量、人口统计等方面的数据。最初，基于图的模型可用于表示数据之间的关系，但从长远来看，整个结构无法全部存储在内存中，否则会导致空间复杂度增加。

为了解决这一问题，提出了一种成对分区算法，该算法能有效降低空间复杂度。分区表在管理大规模数据方面起着重要作用，它以成对的形式设计，这些对又进一步细分为必要和非必要分区集。近期需要的信息存储在必要分区集中，而一些未来可能需要的额外信息则存储在非必要分区集中。

下面介绍该算法的一些重要观察和结果分析：
设 (E_p) 表示必要对的集合，(N E_p) 表示非必要对的集合。有一个合式公式 (\alpha) 定义如下：
(\alpha = [(\exists v)P(v) \vee (\exists u)P(u)])
其中，(P(v)) 表示 (v \in (u, v)) 是 (E_p) 中出现次数最多的顶点，(P(u)) 表示 (u \in (u, v)) 是 (E_p) 中出现次数最多的顶点。这个合式公式 (\alpha) 对于 (E_p) 中属于 ((u, v)) 的某些顶点是可满足的，它能从所有可能的必要对集合中推导出最重要的顶点。

在实验中，有一个重要的发现：如果 (\alpha) 对于某个顶点 (v \in (u, v)) 是可满足的，那么 (v) 就是图 (G) 的中心节点。顶点的最大出现次数应使用 (\max(\lambda(v_i)))（(i = 1) 到 (n)）来计算。设 (M(v)) 表示 (\ma