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对于无线城市数据中社团发现问题，针对已有的团搜索（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等问题，从优化边存储、预先进行边处理、搜索建团入手，用特殊的二叉树结构存储、权重K选择排序、深度优先遍历构建T-CS算法。针对海量数据溢出问题，结合MapReduce模型，提出了MP-T-CS算法。实验证明，MP-T-CS算法不仅可以解决运行过程大量重复团问题，时间代价大大降低，对海量数据的处理能力大大提升，生成团的代表性大大提高。