MapReduce驱动的Newman社团发现并行算法

"这篇论文是2012年由唐艳琴、潘志松和吴君青在华中科技大学学报(自然科学版)发表的，主要探讨了一种基于MapReduce的快速Newman并行算法，用于解决大规模网络分析中的社团结构发现问题。论文指出，传统的社团结构算法在处理大规模数据时可能会遇到内存溢出的问题，因此提出了结合MapReduce编程模型的并行化解决方案。实验在Hadoop平台上进行，证明了该算法能够有效地突破内存限制，处理超过1亿的数据点，适用于大规模网络分析。" 文章详细内容: 随着互联网的发展，网络规模日益增大，对网络结构的研究变得至关重要，其中社团结构是网络分析的重要组成部分。社团结构是指网络中一组节点之间的连接比它们与其他节点的连接更为紧密，这种结构有助于理解网络的组织和功能。然而，传统的新曼(Leo B. Newman)等社区发现算法在处理大规模网络时，由于其计算复杂性和内存需求，往往会导致内存溢出，从而限制了其应用范围。 为了解决这一问题，论文提出了一种基于MapReduce的并行算法，它将Newman的经典社团发现算法与Google开发的分布式计算框架MapReduce相结合。MapReduce模型允许将大规模数据集拆分成小块，分配到多个计算节点上并行处理，然后将结果合并，大大提高了处理能力。 该算法首先利用Map阶段将原始网络数据分割，每个节点及其相邻节点的信息被分发到不同的工作节点上。在Reduce阶段，每个节点的邻接矩阵被局部计算，通过Newman的模块度优化方法来识别社区。通过并行化，整个过程可以在多个服务器上同时进行，降低了单个节点的内存负担。 实验在Hadoop分布式计算平台上进行，硬件环境为普通的服务器集群。实验结果表明，该并行算法成功地处理了超过1亿节点的网络数据，显著提高了计算效率，且有效地避免了内存溢出。这为大规模网络分析提供了一种可行且高效的工具，特别是在云计算环境下，可以进一步扩展处理更大的数据集。 关键词涉及网络分析、社团结构、并行算法、编程模型和云计算，强调了这个算法在理论研究和实际应用中的价值。通过MapReduce的并行化处理，该算法不仅提高了计算速度，还解决了内存瓶颈问题，为大规模网络社区发现提供了新的思路和方法。