【摘 要】
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由于复杂网络的规模越来越大,在大规模的复杂网络中快速、准确地挖掘出隐藏的社区结构是当前该领域研究的热点问题。目前社区结构挖掘常用的基于快速Newman算法的社区结构挖掘算法之一是一般概率框架方法。以规模日益增大的复杂网络为研究对象,提出了基于GPGPU的一般概率框架并行算法,有效地解决了在大规模的复杂网络中快速、准确地挖掘出隐藏的社区结构问题。实验证明,随着节点数的增加,该并行算法在不损失准确性的
【基金项目】
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国家“973”计划资助项目（2011CB706900）, 北京化工大学“云计算平台”的支持
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由于复杂网络的规模越来越大,在大规模的复杂网络中快速、准确地挖掘出隐藏的社区结构是当前该领域研究的热点问题。目前社区结构挖掘常用的基于快速Newman算法的社区结构挖掘算法之一是一般概率框架方法。以规模日益增大的复杂网络为研究对象,提出了基于GPGPU的一般概率框架并行算法,有效地解决了在大规模的复杂网络中快速、准确地挖掘出隐藏的社区结构问题。实验证明,随着节点数的增加,该并行算法在不损失准确性的前提下运行效率有所提高,为复杂网络社区结构挖掘的研究提供了一种高效的解决方案。
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