基于MapReduce的无线城市社团发现算法研究

• 作者: 张燕 杨东东 王永贵
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 社团发现 团搜索 二叉树 深度遍历 K选择排序 MapReduce
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 106-112,127
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 7353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1507-0239

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永贵	辽宁工程技术大学软件学院	47	293	10.0	15.0
2	张燕	辽宁工程技术大学软件学院	5	11	2.0	3.0
3	杨东东	中国科学技术大学软件学院	1	4	1.0	1.0