【摘 要】
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在如何快速发现大规模网络的结构和特性问题中,网络规模及复杂度的快速增长给其分析研究带来了新的挑战.MapReduce及其开源实现Hadoop给大规模图的高效处理带来了希望.基于Ma
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60905025,90924029,61074128）.
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在如何快速发现大规模网络的结构和特性问题中,网络规模及复杂度的快速增长给其分析研究带来了新的挑战.MapReduce及其开源实现Hadoop给大规模图的高效处理带来了希望.基于MapReduce框架的集群系统,提出了1种新的计算模型用于大规模图形的3-clique计算,来实现图挖掘.计算的基本步骤是：首先获取每个节点的第1跳信息,然后是第2跳信息,最后得到所有基于该节点的3-clique.该计算模型可以用来计算聚集系数,并且可以用于三大通话网络的挖掘.实验结果证明这种计算模型具有良好的可扩展性和性能.
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