社交媒体网络在人们的日常生活中发挥着越来越重要的作用。 社区结构是社交媒体网络的显着特征之一，已经被应用到推荐系统和网络营销等实际应用中。 随着社交媒体规模的Swift扩大和信息量的激增，如何在大数据场景中识别社区已成为一个挑战。 基于我们以前的工作和地图方程（来自社区挖掘信息理论的方程），我们开发了一种新颖的分布式社区结构挖掘框架。 在框架中，（1）我们提出了一种新的链接信息更新方法，以试图避免数据写入相关的操作并试图加快该过程。 （2）我们使用来自节点及其邻居的本地信息而不是pagerank来计算节点的概率分布。 （3）我们从先前的工作中排除了网络分区过程，并尝试直接在MapReduce上运行map方程。 在现实世界中的社交媒体网络和人工网络上的经验结果表明，新框架在准确性，速度和可伸缩性方面优于我们以前的工作和一些著名的算法，例如Radetal，FastGN。

基于云服务的融媒体网络信息中心.pdf

在自媒体的发展过程种，的的确确诞生出了很多“大牛”人物，也让更多的普通网民都小赚一笔，尤其是自媒体视频的运作。谈起自媒体视频就不得不说那个操作简单又无需刻意打理，并且一直都具有较高浏览量和收益的“影视剪辑”项目。 “影视剪辑”也是更多无才艺展示的普通网民想要在自媒体行业中能真真切切赚到“RMB”的一个有效方法。所以最近这几年大量的影视剪辑号如雨后春笋般的涌出，逐渐霸占了百家号、今日头条、大鱼号等各大自媒体视频平台。毕竟更多的网民还是从内心之中喜欢观看精彩的电影和电视剧的。