Gemenskapens upptäckt har blivit ett mycket aktivt forskningsområde under de senaste åren, och forskare har föreslagit olika nya mätmetoder och algoritmer för att ta itu med problemet. Nyligen föreslogs den viktade gemenskapen Clustering (WCC) metrisk som ett nytt sätt att bedöma kvaliteten på en gemenskap partitionering baserad på fördelningen av trianglar i grafen, och visade sig ge överlägsna resultat över andra allmänt använda mätvärden som modularitet. Samma författare presenterade senare en parallell algoritm för att optimera WCC på stora grafer. I detta dokument föreslår vi en ny distribuerad, vertex-centrerad algoritm för community detektion med hjälp av WCC metrisk. Resultaten presenteras som visar algoritmens prestanda och skalbarhet på upp till 32 arbetsmaskiner och verkliga grafer på upp till 1,8 miljarder kanter. Algoritmen skalar bäst med de största graferna, slutar på drygt en timme för den största grafen, och enligt vår kunskap, är det den första distribuerade algoritmen för att optimera WCC metriska.
I synnerhet Saltz et al. REF utvecklade en algoritm för att optimera viktad Community Clustering metrisk.
Distributed Community Detection with the WCC Metric
{'venue': "WWW '15 Companion", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}