【摘 要】
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针对目前有向图聚类算法存在的时延高、资源损耗大、迭代式数据处理性能较差等问题,提出一种基于Spark的结构相似度聚类并行算法(SparkSCAN)：考虑网络中节点间的有向交互
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院 福州中国350108
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针对目前有向图聚类算法存在的时延高、资源损耗大、迭代式数据处理性能较差等问题,提出一种基于Spark的结构相似度聚类并行算法(SparkSCAN)：考虑网络中节点间的有向交互性,将结构相似的节点聚集起来：针对有向图数据规模巨大的特点,结合Spark框架,设计了适于分布式图计算的数据结构：并提出了一种分布式并行聚类算法,在确保聚类结果正确性的前提下,提高处理性能。实验结果表明,SparkSCAN有着良好的表现,能够高效地处理大规模有向图聚类问题。
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