【摘 要】
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针对大规模社交网络的聚类研究由来已久,谱聚类方法的可扩展性也一直是研究难点。近年来,基于代数图论发展出来的谱聚类方法,利用了特征值对应的谱结构,降低了计算复杂度且保
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863计划）~~
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针对大规模社交网络的聚类研究由来已久,谱聚类方法的可扩展性也一直是研究难点。近年来,基于代数图论发展出来的谱聚类方法,利用了特征值对应的谱结构,降低了计算复杂度且保证了聚类质量,是新的研究热点。但是在图的规模比较大和聚类个数比较多的情况下,中间运算结果会突破单机内存限制,必须将谱聚类方法并行化。为解决上述问题,提出了基于矩阵计算的并行谱聚类方法。首先利用矩阵计算领域中形成的大量的高效算法以及成熟的软件解决了特征值分解问题,将大规模的图进行降维,有效地支持原型系统的快速开发。其次使用稀疏矩阵的分片压缩存储,
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