基于节点聚集系数的分布式标签传播算法

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作   者：

张素智;  孙嘉彬;  王威; 

作者机构：

郑州轻工业学院计算机与通信工程学院; 

关键词：

标签传播;  社区发现;  聚集系数;  MapReduce; 

期刊名称：

计算机应用与软件

基金项目：

云计算Hadoop框架中高效迭代机制的研究

i s s n：

1000-386X

年卷期：

2016 年 33 卷 04 期

页   码：

125-128+142

摘   要：

随着互联网的发展和普及,越来越多的用户加入到社交网络,逐渐形成了大规模、多样化的社区。对于新浪微博等社交服务来说,这些社区的发现可以为用户和商家提供有价值的信息。在社区发现算法中,标签传播算法(LPA算法)具有算法思想简单、复杂度低、无需初始化社区数量等优点,但准确率较低,同时在大数据环境下,效率还不够高。将节点聚类系数引入LPA的标签更新过程中,提出一种结合MapReduce分布式计算框架的社区发现算法——DisLPA算法。实验表明,该算法不仅提高了准确率,同时有效改善了计算瓶颈问题。