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基于Spark的社交网络社区发现算法设计与实现的中期报告
一、研究背景
社交网络作为当今最为流行的互联网应用之一，在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。社交网络具有相互关联性和相互依赖性的特性，使得它们具有较为复杂的结构和各种各样的功能。因此，如何利用大规模社交网络中的数据去分析和发现隐藏于网络中的社区结构和任务规律，已经成为了近些年来信息检索、社区发现等领域中的热门问题。因此，本文旨在基于Spark平台设计并实现一种社交网络社区发现算法。
二、问题定义
社交网络可以定义为由节点V集合和边E集合组成的图G，其中每个节点Vi表示一个用户，每条边Eij表示节点Vi和Vj之间存在一种关系。对于一个给定的社交网络G(V,E)，社区发现问题的目的是将V分解成若干个不相交的子集V1,V2,...,Vk，使得每个子集中的节点都具有较高的社交联系，而节点之间的联系较少。并且这些子集应当尽可能大，同时不重叠，即在任意一对节点Vi和Vj之间，要么Vi,Vj在同一个社区中，要么彼此独立地出现在不同的社区中。
三、算法设计
本文所设计的社交网络社区发现算法主要是基于LPA社区发现算法和Spark平台来实现，主要包括以下五个步骤：
步骤一：将社交网络G(V,E)表示为一个由一系列节点组成的图形结构，并将其加载到Spark平台上。在此过程中，我们需要构建图形结构来存储节点之间的关系。
步骤二：将图形结构转化为一个邻接表，即建立每个节点的出边链表。采用邻接表结构可以大大减小邻接节点的存储空间，同时也方便快速地定位每个节点的邻居列表。
步骤三：对邻接表中的每个节点都进行初始化，即将节点设置为单独的一个社区。这意味着每个节点都属于其自己的社区。
步骤四：按照以下循环过程执行LPA社区发现算法:
-对于每个节点i，将其标记为其邻居中最常见的社区，如果这种社区是唯一的，则保留节点i的当前社区，否则将节点i加入其中一个邻居社区中。
-重复步骤1直至所有节点都停止变化为止。
步骤五：将所有节点划分为它们所属的社区，并输出社区发现的结果。
四、实验结果及分析
在我们的实验中，我们使用了两个不同规模的数据集：Livejournal和Twitter。其中，Livejournal数据集包含4,847,571个节点和68,993,773条边，Twitter数据集包含149,030个节点和1,458,335条边。我们通过设置不同的参数，分别进行了不同规模社交网络的实验，通过比较算法运行时间和社区划分质量来评估算法的性能。
实验结果表明，本文所设计的基于Spark的社交网络社区发现算法相对于传统的LPA算法具有更高的运行效率和更好的精度。并且，在两个数据集上的实验结果均表明，本文所设计的算法的时间性能相对于规模和密度的增加而具有较好的扩展性。
五、结论
本文利用Spark平台，设计了一种基于LPA社区发现算法的社交网络社区发现算法。通过实验，我们发现，该算法较为优秀，不仅在精度上有所提升，而且在时间和空间复杂度上均有很好的扩展性，可扩展性更高。虽然本文所设计的算法未针对社交网络中节点属性等信息进行考量，但仍有很大的发展和改进空间。