大規模網路社群偵測的分散式偽似然估計方法

本文提出了一種名為分散式偽似然估計方法 (DPL) 的新型演算法，用於有效地在大規模網路中進行社群偵測。該方法利用區塊式分割技術將大型網路資料劃分到多個工作節點上，並透過迭代優化局部偽似然函數來識別社群結構，最終在主節點彙總結果。DPL 方法有效降低了傳統偽似然估計方法的計算複雜度，並具有良好的理論基礎和實驗驗證。