【摘 要】
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现实生活存在着许多复杂系统,这些系统往往以一种复杂网络的形式展现或者可以转换为复杂网络形式。这些网络大多呈现出大小不一的社团结构(社区),所谓社团结构就是社团内部的
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现实生活存在着许多复杂系统,这些系统往往以一种复杂网络的形式展现或者可以转换为复杂网络形式。这些网络大多呈现出大小不一的社团结构(社区),所谓社团结构就是社团内部的点之间联系紧密,社团之间联系较为稀疏的一种图的节点归属划分。目前,现实中的社交网络的用户量早已达到亿级别,并且每天呈现爆炸式的数量增长。因此,在大规模复杂网络中发现社团结果在网络结构的理论研究和网络分析实际应用中具有重要意义。本课题基于Spark分布式计算框架进行大规模复杂网络的研究,主要有以下几方面工作:本课题通过对社团发现算法SHRINK研究,结合边图概念提出了一种新的重叠社团发现算法LinkSRHINK算法。该算法结合了基于密度社团发现算法,基于模块度优化算法和基于层次划分算法,拥有社团发现结果唯一确定、可以准确发现网络结构中的中心点和孤立点和社团结构避免过度重叠的优点。此外,L inkSHRINK算法还提出一个新颖概念:社团重叠度,从而可以发现具有不同重叠度的社团结构。实验表明,该算法在真实网络和人工生成网络上表现都优于经典的重叠社团发现算法。由于LinkSHRINK算法无法在大规模网络中正常运行,本课题通过采用图抽样和基于Spark分布式计算框架并行化LinkSHRINK从而提出新算法PLinkSHRINK算法较好地解决该问题。作为对比算法,本课题还实现了基于Hadoop平台并行LinkSRHINK的算法:MLinnkSRHINK算法。实验证明PLinkSHRINK算法的性能优于MLinkSRHINK算法和单机版的LinkSHRINK算法。最后,本课题基于分布式计算框架设计提出了一个高效便捷的大规模图挖掘系统BDAP。该系统集成了相应的图属性计算和社团发现算法,采用工作流模式与用户交互,方便用户使用。
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