I detta dokument presenterar vi en samhällslösning för storskaliga sociala nätverk som använder MapReduce, en parallell programmeringsram. Vi använder ett likhetsmått för att modellera samhällets sannolikhet, och modellen är utformad för att vara parallelliserbar och skalbar i MapReduce-ramverket. Viktigare är att vi föreslår en uppsättning gradbaserade förbehandlings- och efterbehandlingstekniker som heter DEPOLD (DElayed Processing of Large Degree noder) som avsevärt förbättrar både community-detektion noggrannhet och prestanda. Med DEPOLD minskar fördröjningsanalysen av 1 % av höggradiga noder till efterbehandlingsstadiet både bearbetningstiden och lagringsutrymmet med en storleksordning. DEPOLD kan tillämpas på andra graf-kluster problem. Dessutom designar och implementerar vi två likhetsberäkningsalgoritmer med MapReduce med olika beräknings- och kommunikationsegenskaper för att anpassa sig till olika systemkonfigurationer. Slutligen utför vi experiment med allmänt tillgängliga dataset. Vår utvärdering visar den föreslagna lösningens effektivitet, effektivitet och skalbarhet.
Shi och Al. REF presenterade en samhällslösning för storskaliga sociala nätverk med MapReduce.
Scalable community detection in massive social networks using MapReduce
{'venue': 'IBM J. Res. Dev.', 'journal': 'IBM J. Res. Dev.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}