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在當今大數據環境下，針對圖中節點的海量性和分析的復雜性對最大團問題的研究在速度和精度上都提出了更高要求的問題，提出求解最大團問題的并行多層圖劃分方法（ PMGP_SMC）。首先，提出一種新的多層圖劃分（ MGP）方法，在保持原有圖的團結構不被破壞的情況下對大規模圖例劃分產生子圖，并對規模較大的子圖進行多層圖劃分，進一步縮小子圖規模，并且應用GraphX圖計算框架實現MGP，形成并行MGP（ PMGP）方法；然后，依據劃分后的子圖規模，減少了懲罰值局部搜索算法（ PBLS）的迭代次數，提出基于速度優化的PBLS（ SPBLS）來求解劃分后的各個子圖的最大團；最后，將PMGP和SPBLS相結合形成PMGP_SMC。采用Stanford大規模數據集運行測試，實驗結果表明，PMGP相比并行單層圖劃分方法（PSGP），求得的最大子圖規模能縮小至原來的1/100，平均子圖規模能縮小至原來的1/2；PMGP_SMC相比求解最大團問題的PSGP（ PSGP_SMC），總體時間縮短至原來的1/100，并且PMGP SMC求解最大團的精度和基于極大團枚舉求解最大團問題的并行多層圖劃分方法（PMGP_MCE） -敵。PMGP SMC能夠快速精準地求解大規模圖例的最大團。
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