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馬爾可夫聚類算法（MCL）是在大規(guī)模生物網(wǎng)絡(luò)中尋找模塊的一個有效方法，能夠挖掘網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能影響力較大的模塊。算法涉及到大規(guī)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(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化成鄰接矩陣;然后，根據(jù)算法的特性，按照矩陣的規(guī)模判斷并重新生成新矩陣以處理非平方倍數(shù)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(xiàn)任意規(guī)模矩陣的運算;最后，循環(huán)并行計算直至收斂，得到網(wǎng)絡(luò)聚類結(jié)果。通過模擬網(wǎng)絡(luò)和真實生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)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(yōu)化算法應用在不同類型的大規(guī)模生物網(wǎng)絡(luò)中.
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