社团挖掘的并行化AP聚类方法

• 作者: 王林 董小江
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 社团挖掘 AP聚类 并行化 MapReduce
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 16-18
• 页数: 3页
• 分类号: TN929.12
• 字数: 3000字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.12.005

摘要

采用AP聚类算法进行复杂网络社团挖掘,提高了社团挖掘的精度,但在处理海量数据时算法速率明显下降,其中一个重要原因是单台计算机的计算性能无法满足海量数据的计算需求.为了提高社团挖掘AP聚类在处理海量数据时的速率,设计出一种在Hadoop框架下进行的社团挖掘的并行化AP聚类方法;将传统单机模式下的社团挖掘AP聚类算法在分布式平台上分布进行并行化.实验表明,社团挖掘的并行化AP聚类方法在社团挖掘精度不下降的情况下提高了海量数据的社团挖掘速率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王林	西安理工大学自动化与信息工程学院	74	1063	14.0	31.0
2	董小江	西安理工大学自动化与信息工程学院	1	1	1.0	1.0