MapReduce框架下的大规模图3-clique挖掘并行计算模型

本文主要探讨了在大规模网络结构和特性分析中，面对网络规模和复杂度的迅速增长所带来的挑战。MapReduce框架及其开源实现Hadoop在解决这个问题上提供了重要的解决方案。作者饶君、张仁波、东昱晓和吴斌在北京邮电大学计算机科学与技术学院提出了一种新的计算模型，专用于利用MapReduce在集群系统中进行大规模图形的3-clique计算，从而实现高效的图挖掘。 3-clique计算是一种图论中的概念，指的是由三个节点组成的完全子图，其中任意两个节点都直接相连。在这个计算模型中，首先通过MapReduce的分布式并行处理，对每个节点进行第一跳和第二跳信息的收集，这意味着系统会扫描网络，找出每个节点直接相连的所有节点（第一跳）以及这些节点之间的连接（第二跳）。这个过程有助于识别潜在的社区结构和模式，因为3-clique通常出现在社区内部。 这个模型特别强调了计算聚集系数的应用，聚集系数是一个衡量一个节点在图中与其他节点关系紧密程度的指标，它能反映社交网络中的紧密群体或社区。通过计算每个节点的聚集系数，研究者能够洞察网络的聚类结构，这对于理解大规模网络的行为至关重要。 作者的实验结果显示，这种基于MapReduce的计算模型具有很好的可扩展性，能够在处理更大规模的网络时保持高效性能，这在实际应用中尤其重要，如社交媒体分析、推荐系统、网络安全等领域。它不仅适用于学术研究，也对于商业智能和数据驱动决策具有实际价值。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种有效的方法，利用MapReduce框架在大规模图挖掘中实现3-clique计算，通过这种方法可以处理复杂的网络数据，揭示其中隐藏的结构和特性，为大规模网络分析提供了强大的工具和技术支持。