Abstract-The analyse of real-world complex networks har stått i fokus för den senaste forskningen. Att upptäcka samhällen hjälper till att avslöja deras strukturella och funktionella organisation. Värdefull insikt kan erhållas genom att analysera de täta, överlappande, och mycket sammanvävda k-clique samhällen. Det är dock svårt att upptäcka dem på grund av omfattande minneskrav och exekveringstid. I detta dokument presenterar vi en ny, parallell k-clique community detektion metod, baserad på en innovativ teknik som gör att anslutna komponenter i ett nätverk kan erhållas från sina undernätverk. Den nya metoden har en obegränsad, användarkonfigurerbar och input-oberoende maximal grad av parallellism, och kan därför utnyttja beräkningsresurserna fullt ut. Teoretiska snäva övre gränser på dess värsta fall tid och rymd komplexitet ges också. Experiment i verkliga nätverk som Internet och World Wide Web bekräftade den nästan optimala användningen av parallellism (dvs. en linjär hastighetsökning). Jämförelser med andra state-of-the-art k-clique gemenskap detektionsmetoder visar dramatiska minskningar i utförande tid och minne fotavtryck. Ett genomförande av metoden med öppen källkod görs också tillgängligt för allmänheten.
Gregori m.fl. REF presenterade en parallell k-clique community detektionsmetod Metoden har en obegränsad, användarkonfigurerbar och indataoberoende maximal grad av parallellism, och kan därför utnyttja beräkningsresurserna fullt ut.
Parallel $(k)$-Clique Community Detection on Large-Scale Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}