Abstract-Community upptäckt är en kraftfull strategi för att avslöja viktiga strukturer i stora nätverk. Eftersom nätverk ofta beskriver flödet av vissa enheter, är flödesbaserade metoder för att upptäcka gemenskaper särskilt intressanta. En sådan algoritm kallas Infomap, som optimerar den objektiva funktionen som kallas kartekvationen. Medan Infomap är känd för att vara en effektiv algoritm, dess seriella implementation kan inte dra nytta av multicore bearbetning i moderna datorer. I detta dokument föreslår vi en ny parallell generalisering av Infomap som kallas RelaxMap. Denna algoritm slappnar av konvergens antaganden för att undvika lock overhead, uppnå 70% parallell effektivitet i delade-minne multicore experiment samtidigt uppvisar liknande konvergens egenskaper och hitta liknande samhällsstrukturer som den seriella algoritmen. Vi utvärderar vår strategi på en mängd verkliga grafdataset samt syntetiska grafer som produceras av en populär grafgenerator som används för benchmarking community detection algoritmer. Vi beskriver algoritmen, experimenten, och några framväxande forskning riktningar i högpresterande community upptäckt på massiva grafer.
Slutligen föreslår författarna i REF en parallell version av Infomap, kallad RelaxMap, som slappnar av konvergens antaganden av den ursprungliga metoden, uppnå en parallell effektivitet på ca 70%.
Scalable Flow-Based Community Detection for Large-Scale Network Analysis
{'venue': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining Workshops', 'journal': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}