1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网、社交网络、物联网等技术的快速发展，图数据规模呈爆炸式增长，如何有效地存储、管理和分析大规模图数据成为学术界和工业界共同关注的热点问题。
图数据布局作为图数据处理的基础环节，其目标是将图数据映射到特定的物理存储或逻辑结构中，以优化图数据的存储、查询和分析效率。
本选题的研究意义在于：
大规模图数据的应用日益广泛，例如社交网络分析、推荐系统、知识图谱等，高效的图数据布局策略可以显著提升这些应用的性能。
2. 本选题国内外研究状况综述
图数据布局作为图数据管理和分析的基础问题，长期以来受到国内外学者的广泛关注。
近年来，随着大规模图数据的兴起，高效的图数据布局策略研究显得尤为重要。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.调研和分析现有的图数据布局算法:重点关注不同算法的适用场景、优缺点以及在大规模图数据上的性能表现。
2.设计基于节点中心性的布局策略:研究如何利用节点中心性指标指导图数据布局，以减少查询过程中的数据访问次数，提高查询效率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验评估相结合的研究方法。
1.首先，对现有的图数据布局算法进行深入的调研和分析，总结不同算法的优缺点、适用场景以及在大规模图数据上的性能瓶颈。
2.其次，针对大规模图数据的特点，设计基于节点中心性、社区结构、降维技术等多种策略的图数据布局算法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出基于多种策略的大规模图数据布局算法:针对现有算法在大规模图数据上存在的不足，本研究将结合节点中心性、社区结构、降维技术等多种策略，设计更加高效、可扩展的图数据布局算法。
2.基于Python实现并优化大规模图数据布局算法:利用Python语言丰富的图处理库和工具，实现所提出的布局算法，并进行代码优化，提高算法的运行效率。
3.构建基于Python的大规模图数据布局工具:整合所实现的图数据布局算法，构建一个用户友好的工具，方便用户进行图数据布局和性能评估，为相关领域的研究和应用提供支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘健, 王志强, 杨佳鑫, 等. 大规模图数据可视化研究综述[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2020, 32(12): 1981-1998.
2. 黄俊, 彭浩, 吕琳, 等. 大规模图数据可视分析研究进展[J]. 软件学报, 2021, 32(3): 766-792.
3. 李晨, 陈靖, 周志华. 大规模图上的节点表征学习[J]. 计算机学报, 2019, 42(01): 1-25.
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