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社交網絡中的鏈接關系根據其潛在含義可分為正關系和負關系．若對網絡中的鏈接關系進行正負標注，則可形成一個符號網絡．符號網絡在社會學、信息學、生物學等多個領域存在廣泛應用．針對符號網絡中鏈接關系的正負預測已經成為當前研究的熱點之一．在大數據背景下，隨著符號網絡規模的日益增大，符號預測算法的可伸縮性問題日益突出．一些研究者提出了分布式環境下的符號預測方法，使得算法的可伸縮性問題部分得到緩解．但由于大多數算法采用了服務器一客戶端方式的分布式框架，導致問題并沒有得到根本上的解決．本文提出了一種新的端到端分布式框架（Client to Client Distributed FrameWork，簡稱C2CDF），相比傳統服務器一客戶端架構的集中通信模式，C2CDF各個節點間地位平等，不存在集中通信，集群的帶寬瓶頸和壓力大大減輕．通過在社交網絡正負符號預測、廣告點擊率預測及森林類型預測等三個不同真實數據集上的實驗證明，C2CDF能夠在擁有更高準確性的同時，獲得2.3-3.3倍的加速比，而且擁有良好的泛化性，不僅能應用在社交網絡正負符號預測方面，也能作用于廣告點擊預測等其他領域。
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