Abstract-Många nätverk visar gemenskap struktur som identifierar grupper av noder inom vilka anslutningar är tätare än mellan dem. Att upptäcka och karakterisera en sådan samhällsstruktur, som kallas community detection, är en av de grundläggande frågorna i studiet av nätverkssystem. Den har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. Många tekniker har utvecklats för både effektiv och effektiv detektering av samhället. Bland dem är den mest effektiva algoritmen den etikettutbredningsalgoritm vars beräkningskomplexitet är O( på engelska). Även om det är linjärt i antal kanter, är körtiden fortfarande för lång för mycket stora nätverk, vilket skapar behovet av parallell gemenskap upptäckt. Dessutom, dator community kvalitetsmått för gemenskap struktur är beräknings dyrt både med och utan grund sanning. Hittills är vi dock inte medvetna om några försök att införa parallellism för detta problem. I detta dokument tillhandahåller vi en parallell verktygslåda 1 för att beräkna värdena för sådana mätvärden. Vi utvärderar de parallella algoritmerna på både distribuerad minnesmaskin och delad minnesmaskin. De experimentella resultaten visar att de ger en betydande resultatvinst jämfört med sekventiell körning i termer av total drifttid, upptrappning och effektivitet.
En verktygslåda för parallell kvalitetsmätning i icke-överlappande kluster på både distribuerade och delade minnesmaskiner presenteras i REF.
Parallel Toolkit for Measuring the Quality of Network Community Structure
{'venue': 'Proc. of European Network Intelligence Conference (ENIC), 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}