基于Spark的并行增量动态社团发现算法
2017-10-15分类号：TP301.6
【部门】北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室 北京邮电大学计算机学院
【摘要】动态社团发现是研究网络演化的关键步骤。在数据量迅猛增长的情况下,社团发现的单机算法效率较低。该文提出了一种基于Spark的并行增量动态社团发现算法(parallel incremental dynamic community detection algorithm based on Spark,PIDCDS),为了在GraphX并行图计算平台上通过最大化持久力发现社团,该算法对节点的持久力计算公式进行了有效修正。PIDCDS计算每个时间片中增量节点的持久力指标,更新其社团归属,在保证一定的社团划分准确性的
【关键词】并行动态社团发现 持久力 Spark 增量计算
【基金】国家“九七三”重点基础研究发展计划(2013CB329606);; 北京市共建项目专项资助
【所属期刊栏目】清华大学学报(自然科学版)
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