【摘 要】
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针对传统的社团发现算法存在生成结果冗余、复杂度高、大量迭代计算、没有考虑地理位置信息等问题,提出一种改进的社团发现算法SIACD(on Spark use Improved Apriori to achieve Community Detection algorithm),通过改进关联规则算法在Spark集群上挖掘无线城市中的社团数据。首先,为解决传统的社团发现算法未考虑地理位置信息的问题,SIA
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针对传统的社团发现算法存在生成结果冗余、复杂度高、大量迭代计算、没有考虑地理位置信息等问题,提出一种改进的社团发现算法SIACD(on Spark use Improved Apriori to achieve Community Detection algorithm),通过改进关联规则算法在Spark集群上挖掘无线城市中的社团数据。首先,为解决传统的社团发现算法未考虑地理位置信息的问题,SIACD算法选用无线城市中MAC地址数据,并将该数据映射到布尔矩阵中进行数据预处理。其次,为解决传统的社团发现算法复杂度高及大量迭代计算的问题,SIACD算法利用基于项数的布尔向量交运算改进Apriori算法,减少非关键计算。最后,SIACD算法利用Spark基于内存计算的特性,在Spark集群平台上实现该算法的并行化计算。实验结果表明,传统的社团发现算法及Apriori算法均不满足大数据时代对计算速度的要求,SIACD算法能有效挖掘社团成员的频繁项集,具备可扩展性及并行化性能,解决了生成结果冗余、复杂度高、迭代计算等问题,对大数据的处理能力和计算效率更好。SIACD算法性能优势明显,降低了计算时间,提升了社团发现的挖掘速度,提高了对社团数据的处理能力。该论文有图22幅,表9个,参考文献56篇。
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