【摘 要】
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图结构聚类（SCAN）是一种著名的基于密度的图聚类算法，该算法不仅能够找到图中的聚类结构，而且还能发现图中的Hub节点和离群节点．然而，随着图数据规模越来越大，传统的SCAN算法的复杂
【机 构】
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深圳大学计算机与软件学院,成都信息工程大学网络空间安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402292,61772091);国家自然科学基金广东省联合基金(U1301252);教育部人文社会科学研究规划基金(15YJAZH058)~~
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图结构聚类（SCAN）是一种著名的基于密度的图聚类算法，该算法不仅能够找到图中的聚类结构，而且还能发现图中的Hub节点和离群节点．然而，随着图数据规模越来越大，传统的SCAN算法的复杂度为O（m1.5）（m为图中边的条数），因此很难处理大规模的图数据．为了解决SCAN算法的可扩展性问题，提出一种基于MapReduce的海量图结构聚类算法MRSCAN，这是一种计算核心节点以及两种合并聚类的MapReduce算法．最后，在多个真实的大规模图数据集上进行实验测试，实验结果验证了算法的准确性、有效性以及可扩展性．
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