Graphx社区发现算法学习

本文介绍了GraphX中的LPA算法在社区发现中的应用,该算法通过节点间标签传播迭代找到具有共性的社区。在无向图中,LPA算法简单高效,能够挖掘出有价值的网络结构信息。文章还提及了关键的sendMessage、mergeMessage和vertexProgram函数在Pregel框架下的作用。

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现实生活中存在各种各样的网络,诸如人际关系网、交易网、运输网等等。对这些网络进行社区发现具有极大的意义,如在人际关系网中,可以发现出具有不同兴趣、背景的社会团体,方便进行不同的宣传策略;在交易网中,不同的社区代表不同购买力的客户群体,方便运营为他们推荐合适的商品;在资金网络中,社区有可能是潜在的洗钱团伙、刷钻联盟,方便安全部门进行相应处理;在相似店铺网络中,社区发现可以检测出商帮、价格联盟等,对商家进行指导等等。总的来看,社区发现在各种具体的网络中都能有重点的应用场景,图1展示了基于图的拓扑结构进行社区发现的例子。

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