Abstract-The mängden grafstrukturerade data har nyligen upplevt en enorm tillväxt i många applikationer. För att omvandla sådana data till användbar information krävs snabba analysalgoritmer och programvaruverktyg. En vanlig grafanalyskärna är delad gemenskapsdetektering (eller grafklustring). Trots omfattande forskning om heuristiska lösare för denna uppgift finns bara ett fåtal parallella koder, även om parallellism kommer att vara nödvändigt för att skala till datavolymen av verkliga tillämpningar. Vi tar itu med bristen på datorkapacitet genom ett flexibelt och extensibelt ramverk för detektering av samhället med gemensam parallellism. Inom denna ram utformar och genomför vi effektiva parallella detekteringsheuristik: Ett parallellt märkningssystem; den första storskaliga parallelliseringen av den välkända Louvain-metoden, samt en utvidgning av metoden som tillför förfining; och ett ensembleschema som kombinerar ovanstående. I omfattande experiment som drivs av algoritmen engineering paradigm, identifierar vi de mest framgångsrika parametrarna och kombinationerna av dessa algoritmer. Vi jämför också våra implementeringar med toppmoderna konkurrenter. Processhastigheten för vår snabbaste algoritm når ofta 50M kanter/sekund. Vi rekommenderar den parallella Louvain-metoden och vår variant med förfining som både kvalitativt stark och snabb. Våra metoder är lämpliga för massiva datamängder med miljarder kanter.
Dessutom föreslog REF flera parallella communitydetektionsalgoritmer för oriktade grafer: Parallel Label Propagation (PLP), Parallel Louvain Method (PLM), Parallel Louvain Method with Raffinement (PLMR) och Ensemble Preprocessing (EPP).
Engineering Parallel Algorithms for Community Detection in Massive Networks
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}