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基于MapReduce框架下的复杂网络社团发现算法
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文件大小: 434kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-10-17
详细说明：随着社会网络数据的增加，社团发现获得来自学术界和工业界的大量关注，是因为它在现实世界中有许多的实际应用。格文-纽曼（Girvan-Newman，GN）是现今最流行的算法之一，但在大型网络上由于需要计算网络中每对节点之间的最短路径而产生了相应的局限性。为此，利用MapReduce模型，提出了一种并行版本的GN算法来支持大规模网络的新方法，称之为最短路径之间的MapReduce算法（Shortest Path Betweenness MapReduce Algorithm，SPB-MRA）。此外，还提出了一个近似技术，进一步加快社区检测过程。在Hadoop上利用开源平台MapReduce框架实现了SPB-MRA算法。结果表明，随着reducer数量的增加时间呈线性减小，并且引入了一种近似技术可以忽略误差。
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