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摘要:
对复杂网络进行社团挖掘和分析是很多领域和学科的重要问题,结合海量数据通联矩阵稀疏的特点,提出了一种基于启发式函数合并的快速社团挖掘算法KFN算法,并建立了算法的MapReduce模型.通过对DBLP论文合著网络数据集进行挖掘可知,分布式模型和基于启发式函数的合并策略能够提高社团挖掘的时间效率.
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文献信息
篇名 基于启发式函数的分布式FN算法
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 海量数据 社团挖掘 启发式函数 MapReduce
年,卷(期) 2012,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 122-125
页数 分类号
字数 3455字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 屠成宇 9 13 2.0 3.0
2 肖有诰 3 6 1.0 2.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
海量数据
社团挖掘
启发式函数
MapReduce
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
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57078
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