一種基于MapReduce的圖結構聚類算法
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圖結構聚類（SCAN）是一種著名的基于密度的圖聚類算法。該算法不僅能夠找到圖中的聚類結構，而且還能發(fā)現圖中的Hub節(jié)點和離群節(jié)點。然而，隨著圖數據規(guī)模越來越大，傳統的SCAN算法的復雜度為O（tril‘5）（m為圖中邊的條數），因此很難處理大規(guī)模的圖數據。為了解決SCAN算法的可擴展性問題，提出了一種新穎的基于MapReduce的海量圖結構聚類算法MRSCAN。具體地，提出了一種計算核心節(jié)點，以及兩種合并聚類的MapReduce算法。最后，在多個真實的大規(guī)模圖數據集上進行實驗測試，實驗結果驗證了算法的準確性、有效性，以及可擴展性。
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