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针对经典社团结构算法直接应用于大规模网络时会出现内存溢出的问题,提出一个基于MapReduce的社团结构并行算法,将经典社团发现算法与MapReduce编程模型相结合,实现了社团发现算法的并行化处理.实验平台采用Hadoop,硬件条件为普通服务器集群.实验表明此算法能突破内存瓶颈,处理数据量超过1×108的问题,可应用于大规模网络分析中. 相似文献
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