MapReduce优化的海量图结构聚类算法：MRSCAN

本文主要探讨了"基于MapReduce的图结构聚类算法"这一主题，它发表在《软件学报》(Journal of Software) 2018年第3期，由张伟鹏、李振军、李荣华、刘宇鸿、毛睿和乔少杰共同完成。作者们针对传统图结构聚类算法——SCAN存在的挑战，尤其是当图数据规模迅速增长时，其复杂度为O(m^1.5)，在处理大规模图数据时显得效率低下，提出了一个高效的解决方案。 SCAN算法以其基于密度的特点而闻名，不仅能够识别图中的聚类结构，还能找出hub节点和孤立节点。然而，面对海量数据，原有的方法显然难以满足实时性和可扩展性需求。为了克服这个问题，作者们构建了一种名为MRSCAN（MapReduce Scalable Algorithm for Cluster Analysis on Networks）的算法。MRSCAN是一种基于MapReduce并行计算模型的图聚类算法，特别设计用于处理大规模图数据，其核心在于将复杂的图结构聚类任务分解为一系列并行执行的任务，通过Map阶段找出核心节点，Reduce阶段则负责合并聚类结果，从而显著降低了算法的时间复杂度。 实验部分，作者们在多个真实的大规模图数据集上进行了详尽的测试，结果显示MRSCAN算法在保持高准确性和有效性的同时，具有很好的可扩展性。通过对比和实证分析，MRSCAN算法展示了在处理大规模图数据时的优越性能，对于提升图聚类任务在实际应用中的效率和实用性具有重要意义。 该研究的关键词包括图数据、并行计算模型、MapReduce和图结构聚类，其技术内核和贡献点在于结合MapReduce框架优化了图聚类算法，使得在大数据背景下，图聚类任务的处理能力得到了显著增强。此外，论文还提供了详细的中英文引用格式，便于读者追踪和引用研究成果。 这篇论文是关于图数据分析领域的一个创新实践，为图聚类问题在处理海量数据方面的高效解决提供了新的思考和方法。这对于理解如何利用分布式计算框架如MapReduce优化图算法，以及在信息技术行业中提高大规模数据处理性能具有重要的学术价值和实践指导意义。