题目：大规模社会网络中局部社团分析方法的研究与实现

    近年来，随着互联网技术的发展，社会网络发展非常迅速，网络的规模也在急剧增大。分析和研究社会网络中的社团结构成为了近年来研究的热点领域，其具有非常重要的研究意义和广阔的市场前景。在具有社团结构的社会网络中，社团结构表现为一群连接相对比较紧密的节点，而社团与社团之间的连接相对比较稀疏。通过发现隐藏在社会网络中的社团结构，可以让我们更好的研究社会网络的规律和特性。

    目前，对社会网络中社团结构的研究大多数集中在无向无权网络中，而对于有向有权网络的研究主要是针对社团之间彼此独立的网络，很难直接应用于有向有权网络的重叠社团发现。同时，当前一些社会网络的规模比较大，传统的单机算法无论在效率上还是在处理能力上都已经不能适用于大规模的社会网络。因此，本文结合局部社团发现方法中种子凝聚的思想，在分布式计算框架下，实现了一个分布式的局部社团发现算法，用以发现有向有权网络中重叠的局部社团，并以此为基础，实现了一个基于web的局部社团分析工具。

    在分布式局部社团发现算法中，本文定义了有向有权网络中节点的局部中心度，并以此来对任务节点进行排序，同时以局部模块度作为衡量局部社团划分质量的标准，在集群中，实现了局部社团的分布式发现。在合并相似社团的过程中，本文定义了局部社团间的紧密度，用来判断社团间是否需要进行合并。在三个真实的社会网络中，本文通过实验的方式验证了算法的有效性和效率。

    在局部社团分析工具中，本文结合分布式局部社团发现算法，在Node.js中实现了局部社团分析工具，该工具主要为用户提供了以下几种服务：1）对数据进行预处理和分布式存储；2）可视化展示原始网络信息和节点的邻居网络信息；3）社会网络的分布式局部社团分析，并对分析结果进行持久化存储和可视化展示；4）支持单个节点的实时的局部社团分析。