一种基于MapReduce的图结构聚类算法

　　图结构聚类（SCAN）是一种著名的基于密度的图聚类算法。该算法不仅能够找到图中的聚类结构，而且还能发现图中的Hub节点和离群节点。然而，随着图数据规模越来越大，传统的SCAN算法的复杂度为O（tril‘5）（m为图中边的条数），因此很难处理大规模的图数据。为了解决SCAN算法的可扩展性问题，提出了一种新颖的基于MapReduce的海量图结构聚类算法MRSCAN。具体地，提出了一种计算核心节点，以及两种合并聚类的MapReduce算法。最后，在多个真实的大规模图数据集上进行实验测试，实验结果验证了算法的准确性、有效性，以及可扩展性。