Python 代码实现高性能图挖掘统一编程框架
预处理模块（Preprocessing Module）
负责对输入的图数据进行预处理，以便后续的图分析任务。预处理过程可能包括数据清洗、数据转换、数据结构优化等操作。
class PreprocessingModule:
def __init__(self, graph):
self.graph = graph
def preprocess(self):
# 实现预处理逻辑，例如数据清洗、数据结构优化等
pass
图分区模块（Graph Partitioning Module）
将图数据分割成适当的子图，以便并行处理。分割的目的是将大规模图分解成多个小规模子图，以便在多个处理单元上并行执行图挖掘任务。
class GraphPartitioningModule:
def __init__(self, graph):
self.graph = graph
def partition(self):
# 实现图分区逻辑，将图数据分割成适当的子图
pass
图分析模块（Graph Analysis Module）
对每个子图进行图挖掘任务，例如社区检测、关键节点识别等。这个模块是整个框架的核心，其中的算法设计和实现直接影响到图挖掘的效果和性能。
class GraphAnalysisModule:
def __init__(self, subgraph):
self.subgraph = subgraph
def analyze(self):
# 实现图分析任务，例如社区检测、关键节点识别等
pass
结果合并模块（Result Merging Module）
将各个子图的分析结果合并成最终结果。在并行处理结束后，需要将各个子图的分析结果整合在一起，以便进行最终结果的后续处理或展示。
class ResultMergingModule:
def __init__(self, results):
self.results = results
def merge_results(self):
# 实现结果合并逻辑，将各个子图的分析结果合并成最终结果
pass
结果可视化模块（Result Visualization Module）
将最终结果可视化，以便分析和展示。可视化是图挖掘任务中重要的一环，可以帮助用户更直观地理解和利用挖掘结果。
class ResultVisualizationModule:
def __init__(self, final_result):
self.final_result = final_result
def visualize(self):
# 实现结果可视化逻辑，将最终结果进行可视化展示
pass
C++ 代码实现高性能图挖掘统一编程框架
预处理模块（Preprocessing Module）
负责对输入的图数据进行预处理，以便后续的图分析任务。预处理过程可能包括数据清洗、数据转换、数据结构优化等操作。
#include <iostream>
#include <vector>
class PreprocessingModule {
private:
std::vector<std::vector<int>> graph;
public:
PreprocessingModule(std::vector<std::vector<int>> graph) : graph(graph) {}
void preprocess() {
// 实现预处理逻辑，例如数据清洗、数据结构优化等
std::cout << "Preprocessing the graph..." << std::endl;
// 这里只是示例，可以根据具体需求进行实现
}
};
图分区模块（Graph Partitioning Module）
将图数据分割成适当的子图，以便并行处理。分割的目的是将大规模图分解成多个小规模子图，以便在多个处理单元上并行执行图挖掘任务。
#include <iostream>
#include <vector>
class GraphPartitioningModule {
private:
std::vector<std::vector<int>> graph;
public:
GraphPartitioningModule(std::vector<std::vector<int>> graph) : graph(graph) {}
void partition() {
// 实现图分区逻辑，将图数据分割成适当的子图
std::cout << "Partitioning the graph..." << std::endl;
// 这里只是示例，可以根据具体需求进行实现
}
};
图分析模块（Graph Analysis Module）
对每个子图进行图挖掘任务，例如社区检测、关键节点识别等。这个模块是整个框架的核心，其中的算法设计和实现直接影响到图挖掘的效果和性能。
#include <iostream>
#include <vector>
class GraphAnalysisModule {
private:
std::vector<std::vector<int>> subgraph;
public:
GraphAnalysisModule(std::vector<std::vector<int>> subgraph) : subgraph(subgraph) {}
void analyze() {
// 实现图分析任务，例如社区检测、关键节点识别等
std::cout << "Analyzing the subgraph..." << std::endl;
// 这里只是示例，可以根据具体需求进行实现
}
};
结果合并模块（Result Merging Module）
将各个子图的分析结果合并成最终结果。在并行处理结束后，需要将各个子图的分析结果整合在一起，以便进行最终结果的后续处理或展示。
#include <iostream>
#include <vector>
class ResultMergingModule {
private:
std::vector<std::vector<int>> results;
public:
ResultMergingModule(std::vector<std::vector<int>> results) : results(results) {}
void mergeResults() {
// 实现结果合并逻辑，将各个子图的分析结果合并成最终结果
std::cout << "Merging the results..." << std::endl;
// 这里只是示例，可以根据具体需求进行实现
}
};
结果可视化模块（Result Visualization Module）
将最终结果可视化，以便分析和展示。可视化是图挖掘任务中重要的一环，可以帮助用户更直观地理解和利用挖掘结果。
#include <iostream>
#include <vector>
class ResultVisualizationModule {
private:
std::vector<std::vector<int>> finalResult;
public:
ResultVisualizationModule(std::vector<std::vector<int>> finalResult) : finalResult(finalResult) {}
void visualize() {
// 实现结果可视化逻辑，将最终结果进行可视化展示
std::cout << "Visualizing the final result..." << std::endl;
// 这里只是示例，可以根据具体需求进行实现
}
};
