【摘 要】
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动态社区发现是研究网络演化的重要技术.然而,随着网络规模的日益增长,传统的单机算法难以处理大规模网络.此外,现有的一些社区质量衡量指标存在一定的局限性,如持久力(permanence),加权聚集系数WCC(Weighted Clustering Coefficient)等具有较高的计算复杂性,基于这些指标的社区发现算法具有较高的时间复杂度,难以应用于大规模动态网络.该文针对WCC的高时间复杂度,提
【机 构】
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北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京重点实验室,北京100876;北京邮电大学计算机学院,北京100876
【出 处】
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第六届中国计算机学会大数据学术会议
论文部分内容阅读
动态社区发现是研究网络演化的重要技术.然而,随着网络规模的日益增长,传统的单机算法难以处理大规模网络.此外,现有的一些社区质量衡量指标存在一定的局限性,如持久力(permanence),加权聚集系数WCC(Weighted Clustering Coefficient)等具有较高的计算复杂性,基于这些指标的社区发现算法具有较高的时间复杂度,难以应用于大规模动态网络.该文针对WCC的高时间复杂度,提出一种社区质量衡量指标,即并行加权聚集系数PWCC(Parallel Weighted Clustering Coefficient),在保证网络社区准确性的前提下,PWCC实现了计算机研究与发展2018年较低的计算复杂性.并且该文提出一种基于GraphX并行图计算平台的启发式并行动态社区发现算法PICD.基于PWCC对社区结构和网络变化的敏感性,PICD通过仅对增量节点调整其社区归属来不断优化网络的PWCC,从而准确地发现社区结构.该文在真实世界网络和合成网络上进行实验,结果表明与FacetNet、DyPerm算法相比,PICD算法具有较高的准确性和稳定性.与DyPerm算法相比,PICD提高了约10％的平均NMI值.此外,不同规模的网络实验表明,PICD比PIDCDS算法具有更高的性能,随着网络规模的增长,PICD算法呈现近似线性的时间增长.
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