在線社交網(wǎng)絡(luò)虛擬社區(qū)發(fā)現(xiàn)及演化技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展,人類社會已經(jīng)邁入了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)時代,各種超大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)不斷涌現(xiàn),例如智能電網(wǎng)、電話網(wǎng)絡(luò)、在線社交網(wǎng)絡(luò)、引文網(wǎng)絡(luò)等。大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的一些結(jié)構(gòu)特征往往在整體范疇具有相對不變的統(tǒng)計規(guī)律,可用來理解人類社交關(guān)系的結(jié)構(gòu)和行為。社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)探索網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的群組特征,識別出網(wǎng)絡(luò)中有意義的、自然的、相對穩(wěn)態(tài)的社區(qū)結(jié)構(gòu),對網(wǎng)絡(luò)信息的搜索與挖掘、輿論控制、信息推薦以及網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測具有重要價值。如何對大規(guī)模在線社交網(wǎng)絡(luò)進行

2、重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)及對動態(tài)網(wǎng)絡(luò)演化特征進行研究成為當前一個研究熱點。
  由于傳統(tǒng)以節(jié)點為對象的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法不能很好地處理社區(qū)重疊部分,本文基于邊聚類思想,利用度分布符合冪律分布的性質(zhì),提出了一種快速邊聚類重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法HLink(Hierarchical Link)。在提高算法運行效率上,分別在連邊相似度計算和構(gòu)建樹圖上進行加速。通過實驗證明該算法在處理百萬邊規(guī)模的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上速度有明顯提升,并且劃分社區(qū)質(zhì)量較高。隨著在線社交網(wǎng)絡(luò)規(guī)模

3、地增大,傳統(tǒng)串行算法在單機計算上遇到內(nèi)存瓶頸問題,將社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法與MapReduce計算框架結(jié)合,提出了一種適用于超大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的并行重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法PHLink(Parallel Hierarchical Link)。該算法將網(wǎng)絡(luò)進行分割,避免了圖計算中的強耦合性,然后進行邊合并發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu),解決了大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的分布式存儲和計算問題。通過真實網(wǎng)絡(luò)測試,驗證了PHLink算法在并行環(huán)境下具有良好的加速性和伸縮性,可以處理邊規(guī)模達千萬

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