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本发明公开了一种基于节点分类排序的社交网络图压缩方法及系统，属于大数据处理领域，包括：获得社交网络图中各节点的入度，以获得其中的零入度节点，将入度最高的前top?k节点作为高入度节点，将其余节点作为社区节点；将高入度节点划分为不同的领域，并将相同领域内的高入度节点排序到一起；将社区节点划分为不同社区，并将相同社区内的社区节点排序到一起；将所有零入度节点一起排序到末尾；根据排序后的节点建立图邻接矩阵，并将每一行中连续的b个比特作为一个比特行；对于每一个节点，仅对其出邻居节点所在的比特行进行存储并进行固定长度的编码，从而完成对社交网络图的压缩。本发明能够保证图计算任务的运行性能并提高社交网络图的压缩率。

社交网络包含了各行各业的数据，创造了大量具有高价值的信息，在社会学、传播学、行为学、心理学等众多领域都引起了广泛关注。但是信息的重要价值隐藏在复杂的分析算法背后，于是基于社交网络的分析和研究不断涌现，试图了解社交网络的结构与演化、群体与互动、信息与传播规律，例如，社区发现、链接预测、社交推荐、影响力分析等。在实际中，往往将社交网络建模成一个图，以实现对社交网络的存储和分析。在社交网络图中，每个社会实体可以看作是一个节点，实体之间的关系可以看作是一条边。随着社交网络用户的不断增长，社交网络图也越来越大，这给社交网络的存储和分析都带来了挑战。

华中科技大学，简称华中大，位于湖北省武汉市，是中华人民共和国教育部直属的综合性研究型全国重点大学、位列国家“双一流”、“985工程"、"211工程"、入选"强基计划"、"111计划"、卓越工程师教育培养计划、卓越医生教育培养计划、湖北省2011计划、国家大学生创新性实验计划、国家级大学生创新创业训练计划、国家建设高水平大学公派研究生项目、国家级新工科研究与实践项目、基础学科拔尖学生培养计划***，是学位授权自主审核单位、全国深化创新创业教育改革示范高校、一流网络安全学院建设示范项目高校、中国政府奖学金来华留学生接收院校、教育部来华留学示范基地，为中欧工程教育平台成员和医学“双一流”建设联盟、中国人工智能教育联席会理事单位