【摘 要】
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对于无线城市数据中的社团发现问题中团搜索(CS)算法运行过程生成大量重复团、生成结果冗余、算法时间复杂度较高、生成团结构成员间关联度过高等问题,重新定义团,并从优化边
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对于无线城市数据中的社团发现问题中团搜索(CS)算法运行过程生成大量重复团、生成结果冗余、算法时间复杂度较高、生成团结构成员间关联度过高等问题,重新定义团,并从优化边存储、预先进行边处理、搜索生成团三个方面入手,用二叉树存储结构、权重K选择排序、深度优先遍历构建T-CS算法。用二叉树结构存储减少边冗余、便于团结构搜索,用权重K选择排序有效降低了排序过程的时间代价,采用深度优先遍历的团搜索过程直接生成团。针对大数据集溢出问题,结合MapReduce模型,提出了MR-T-CS算法,实现读入数据和权重排序的并行化。实验证明,MR-T-CS算法不仅可以解决运行过程大量重复团问题,时间代价也降低了,对海量数据的处理能力提升了,生成团的代表性提高了,在关系稀疏的图中可以发现CS算法发现不了的细微关系,在关系稠密的图中可以概括CS算法发现的团关系。
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