基于GPU的复杂网络社区挖掘算法并行计算

• 作者: 卢罡 山岚 赵英 赵雅端
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 社区结构挖掘 复杂网络 图形处理单元 CUDA 快速Newman
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 2426-2428,2460
• 页数: 4页
• 分类号: TP399|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.08.046

摘要

由于复杂网络的规模越来越大,在大规模的复杂网络中快速、准确地挖掘出隐藏的社区结构是当前该领域研究的热点问题.目前社区结构挖掘常用的基于快速Newman算法的社区结构挖掘算法之一是一般概率框架方法.以规模日益增大的复杂网络为研究对象,提出了基于GPGPU的一般概率框架并行算法,有效地解决了在大规模的复杂网络中快速、准确地挖掘出隐藏的社区结构问题.实验证明,随着节点数的增加,该并行算法在不损失准确性的前提下运行效率有所提高,为复杂网络社区结构挖掘的研究提供了一种高效的解决方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	山岚	北京化工大学信息科学与技术学院	29	189	7.0	12.0
2	赵英	北京化工大学信息科学与技术学院	58	326	10.0	15.0
3	卢罡	北京化工大学信息科学与技术学院	19	80	5.0	7.0
4	赵雅端	北京化工大学信息科学与技术学院	1	3	1.0	1.0