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PARALLEL CLUSTERING WITH CFINDER

机译：与CFINDER并行集群

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摘要

The amount of available data about complex systems is increasing every year, measure-nments of larger and larger systems are collected and recorded. A natural representationnof such data is given by networks, whose size is following the size of the original system.nThe current trend of multiple cores in computing infrastructures call for a parallel reim-nplementation of earlier methods. Here we present the grid version of CFinder, which cannlocate overlapping communities in directed, weighted or undirected networks based onnthe clique percolation method (CPM). We show that the computation of the communi-nties can be distributed among several CPU-s or computers. Although switching to thenparallel version not necessarily leads to gain in computing time, it definitely makes thencommunity structure of extremely large networks accessible.
机译：关于复杂系统的可用数据量每年都在增加，越来越多的系统的测量数据被收集和记录。这种数据的自然表示是由网络提供的，网络的大小紧随原始系统的大小。n计算基础架构中多核的当前趋势要求对早期方法进行并行补充。在这里，我们介绍了CFinder的网格版本，它可以根据集团渗透方法（CPM）在有向，加权或无向网络中定位重叠社区。我们表明，社区的计算可以分布在多个CPU或计算机之间。尽管切换到并行版本不一定会导致计算时间增加，但绝对可以使超大型网络的社区结构可访问。

著录项

  • 来源
    《Parallel Processing Letters》 |2012年第1期|p.1-10|共10页
  • 作者

    PETER POLLNER; GERGELY PALLA; TAMAS VICSEK;

  • 作者单位

    Statistical and Biological Physics Research Group, Hungarian Academy of Sciences, PazmanyPeter s 1/a, Budapest, 1117, Hungary, pollner@hal.elte.hu;

    Statistical and Biological Physics Research Group, Hungarian Academy of Sciences, PazmanyPeter s 1/a, Budapest, 1117, Hungary;

    Department of Biological Physics, Eotvos University, Pazmany Peter s 1/a, Budapest, 1117,Hungary;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Networks Clustering Grid Computing;

    机译：网络集群网格计算;

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