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摘要：
随着大数据时代的到来，图数据分析系统已经成为了一个热门的研究方向。本文对近年来图数据分析系统中的计算模型进行了综述，主要包括基于图的数据模型、分布式计算平台、图计算框架、图处理引擎等方面。
关键词：
图数据分析系统；计算模型；基于图的数据模型；分布式计算平台；图计算框架；图处理引擎
一、引言
在大数据时代，图数据分析已经成为了一个重要的研究方向。图数据分析可以应用于社交网络、生物信息学、机器学习等多个领域。近年来，随着计算机技术的不断进步，图数据分析系统的发展变得越来越成熟。本文将对近年来图数据分析系统中的计算模型进行综述，以期为相关研究提供参考。
二、基于图的数据模型
在图数据分析系统中，基于图的数据模型是一个常见的数据表示方法。主要将数据以图的形式进行存储和处理，图由节点和边组成，节点代表实体，边代表实体之间的关系。基于图的数据模型可以很好地描述复杂的数据关系，适合处理结构化和半结构化数据。近年来，多种基于图的数据模型被提出，主要包括图数据库、图计算平台等。
三、分布式计算平台
分布式计算平台是支持大规模图数据处理的关键环节。传统的单机计算在处理大规模图数据时效率低下。而分布式计算平台通过将图进行分割，将计算任务分配到多个计算节点，使得计算任务能够并行处理，提高了计算效率。主流的分布式计算平台有Hadoop、Spark等。近年来，随着图数据分析技术的发展，分布式计算平台也在不断更新迭代，出现了像Distributed GraphLab、GraphX等能够更好地支持分布式图计算的计算平台。
四、图计算框架
图计算框架是用于处理图数据的工具箱。主要包括API、管理工具等。图计算框架的主要目的是为了提供高效的图计算能力，使得我们能够快速地处理大规模的图数据。常见的图计算框架有 Pregel、Giraph、GraphX等。它们在不同的领域和不同的数据场景中都有着广泛的应用。
五、图处理引擎
图处理引擎是最底层的图算法执行引擎，主要用于执行图计算任务。目前主流的图处理引擎有GraphLab、Giraph、GraphX等。它们主要采用了不同的图计算模型，如Bulk Synchronous Parallel（BSP）、Message Passing（MP）等，针对不同的场景进行优化。
六、总结与展望
本文主要对近年来图数据分析系统中的计算模型进行了综述，包括基于图的数据模型、分布式计算平台、图计算框架、图处理引擎等方面。随着计算机技术的不断发展，未来图数据分析系统将有更加广泛的应用场景。我们相信，在未来的研究中，图数据分析系统将成为一个热门的研究方向。