【摘 要】
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社会网络和社交媒体数据具有大规模、高维度的特性,社区挖掘算法的计算效率是一个值得研究的问题。针对此问题,本文利用CUDA并行计算架构,提出一种并行的谱聚类社区挖掘算法,
【基金项目】
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国家自然科学基金（61363027）
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社会网络和社交媒体数据具有大规模、高维度的特性,社区挖掘算法的计算效率是一个值得研究的问题。针对此问题,本文利用CUDA并行计算架构,提出一种并行的谱聚类社区挖掘算法,首先对高维的社会网络数据集进行降维,再用CUDA的并行计算能力提高谱聚类算法的计算效率。实验表明,本文所提算法能有效地提高社区挖掘算法的计算速度,并行计算效率较常规算法有5~8倍的提高,为社区挖掘计算提出一种新的思路。
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