基于带权图的层次化社区并行计算方法

提出了一种基于带权图并行分解的层次化社区发现方法,该方法采用图划分的方式定义社区结构,并在这种社区结构之上实现了社会网络社区发现并行算法P-SNCD(parallel social network community discovery).P-SNCD算法有效地避免了传统的基于“模块度”的社区发现方法倾向于发现相似规模社区的弊端.同时,该算法能够以可扩展的方式,在处理器规模为O(hmn)或O(hn2)的条件下,以并行计算时间复杂度为O(logn)高效地挖掘大规模复杂社会网络中社区密度为h的社区,其中,n为社会网络节点数,m为边数,h为用户指定的任意社区密度.所提出的算法对用户参数输入要求简单,从而使得算法具有较强的实用性.充分的实验数据验证了所提出算法的精确性和高效性.     

高效的用户移动模式挖掘方法

提出一种挖掘用户移动模式的新方法:利用图存储技术来挖掘用户潜在最大频繁移动模式,并实现了移动模式的增量挖掘.实验与性能分析表明,该方法比其他挖掘方法高效.