社区发现并行化方法和系统、主节点和运算节点设备

摘要

本发明公开了社区发现并行化方法和系统、主节点和运算节点设备，涉及社交网络系统中分析关系系统。本发明公开的方法包括：根据社交网站数据库中用户的交互信息，计算网络中点与点的链接强度；主节点将所有用户随机分为p个大小相等的社区并派给p个运算节点进行融合操作；主节点根据b个社区之间的链接关系，进行融合操作得到k个社区，并计算社区划分结果的模块度；主节点将k个社区合并成为大小相似的p个社区，重新派给p个运算节点进行粗分类以及融合操作，直到k个社区的模块度小于阈值时，得到社区发现的最终结果。本发明还公开了社区发现并行化系统、主节点及运算节点设备。本申请技术方案具有更高的模块度和分类精度。

主权项

一种社区发现并行化方法，其特征在于，该方法包括：链接强度计算模块根据社交网站数据库中用户的交互信息，计算网络中点与点的链接强度，得到能表示网络特性的有权图的稀疏表示并存储；主节点将所存储的用户随机分为p个大小相等的社区，将p个社区对应的有权图的子图分别配置给p个运算节点，作为初始的社区划分的结果；每个运算节点上配置相同的粗分类模块的任务，每个任务独立的完成处在对应的同一子图中的点的融合操作，以将运算节点上的子图划分成多个社区；主节点上的社区融合模块根据所有运算节点的粗分类模块划分的b个社区之间的链接关系，再次进行融合操作，共得到k个社区，C_(k)＝{c₁，c₂，…，c_k}，计算C_(k)划分结果的模块度；主节点上的任务合并模块将k个社区合并成为大小相似的p个社区，重新设置在p个运算节点上，重新经过各运算节点的粗分类模块划分以及主节点上的社区融合模块融合操作，直到整合操作后的k个社区的模块度小于阈值则停止迭代，此时得到的分类结果为社区发现的最终结果。