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馬爾可夫聚類算法（MCL）是在大規模生物網絡中尋找模塊的一個有效方法，能夠挖掘網絡結構和功能影響力較大的模塊。算法涉及到大規模矩陣計算，因此復雜度可達立方階次。針對復雜度高的問題，提出了基于消息傳遞接口（MPI）的并行化馬爾可夫聚類算法以提高算法的計算性能。首先，生物網絡轉化成鄰接矩陣;然后，根據算法的特性，按照矩陣的規模判斷并重新生成新矩陣以處理非平方倍數矩陣的計算;其次，并行計算通過按塊分配的方式能夠有效地實現任意規模矩陣的運算;最后，循環并行計算直至收斂，得到網絡聚類結果。通過模擬網絡和真實生物網絡數據集的實驗結果表明，與全塊集體式通信（FCC）并行方法相比，平均并行效率提升了10個百分點以上，因此可以將該優化算法應用在不同類型的大規模生物網絡中.
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