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论文《面向大规模社会网络Top-k影响力节点挖掘的并行算法》提出了一种高效的并行算法，用于在大规模社会网络中快速识别Top-k影响力节点。该算法基于中国数据库学术会议的最新研究成果，针对传统方法在处理大数据时效率低下的问题，采用分布式计算框架提升性能。通过优化传播模型和任务划分策略，显著降低了计算复杂度，提高了搜索效率。该研究对社交网络分析、信息传播等领域具有重要应用价值。 文档为pdf格式，0.86MB，总共7页。
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- 面向大规模社会网络Top-k影响力节点挖掘的并行算法 - 第29届中国数据库学术会议.pdf ...
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