【摘 要】
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WCC（Weighted Community Clustering）通过复杂网络中社团含有的三角数量来评价社团挖掘算法的性能。在原始的WCC算法中，需要在每次迭代中对所有的社团变化计算WCC值，因而计算量非
【机 构】
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新疆警察学院信息安全工程系 新疆 乌鲁木齐830013铁道警察学院公安技术系 河南 郑州450053;新疆财经大学计算机科学与工程学院 新疆 乌鲁木齐830013;
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WCC（Weighted Community Clustering）通过复杂网络中社团含有的三角数量来评价社团挖掘算法的性能。在原始的WCC算法中，需要在每次迭代中对所有的社团变化计算WCC值，因而计算量非常大。为了减小社团变化带来的WCC计算量，提出一种并行可扩展的社团挖掘算法。对应用WCC进行社团评价的方法进行分析，提出一种包含预处理、初始划分和划分改进三个阶段的并行社团挖掘算法。在划分改进中，由于每次社团变化都需要计算大量的WCC提升，基于社团的统计量提出一种WCC近似计算方法。大量的真实数据集实验表明，提出的社团挖掘算法与相关算法相比较，不仅社团检测的准确性更高，而且具有更好的并行可扩展性。
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