【摘 要】
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有效实施金融监管已成为金融健康发展的必要保证.若能够在金融社交网络中,找到一部分承载网络中所有信息流动的关键节点,便能实现整个金融社交网络的有效监管.金融社交网络图
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,香港大学经济与金融学院,华南师范大学经济与管理学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(21615438);广东省自然科学基金资助项目(2016A030313084,2016A030313700,2014A030313374);广东省科技计划项目(2015B010128007)
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有效实施金融监管已成为金融健康发展的必要保证.若能够在金融社交网络中,找到一部分承载网络中所有信息流动的关键节点,便能实现整个金融社交网络的有效监管.金融社交网络图规模通常较大,须开发大规模图处理并行算法.本文提出基于分布式图处理平台Pregel的并行最小割算法.实验基于Apache Spark平台开展,所用数据均来自BoardEx数据库.实验结果表明,在大规模社交网络图的处理中,该算法具有良好性能.利用该并行算法得到金融社交网络图的最小割,便可有效实施金融监管.
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