Contexto empresarial
Un equipo de marketing necesita identificar las comunidades más grandes y densas en una red social masiva para campañas virales. Dado el volumen de datos, se requiere probar el rendimiento y limitar el tiempo de ejecución, obteniendo el 'número de clique' (tamaño máximo) sin listar necesariamente todos los millones de subgrupos pequeños.
Sobre el conjunto : optNetwork
Análisis de redes y algoritmos de grafos.
Descubrir todas las acciones de optNetwork Preparación de datos
Generación sintética de un grafo denso de tamaño medio-grande para pruebas de carga.
¡Copiado!
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| 2 | DATA casuser.social_big_graph; |
| 3 | DO i = 1 to 500; |
| 4 | DO j = i+1 to 500; |
| 5 | IF ranuni(123) > 0.8 THEN OUTPUT; |
| 6 | END; |
| 7 | END; |
| 8 | |
| 9 | RUN; |
| 10 |
Étapes de réalisation
1
Ejecución con límite de tiempo y cálculo del Número de Clique solamente.
¡Copiado!
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| 2 | PROC CAS; |
| 3 | optNetwork.clique / links={name="social_big_graph", caslib="casuser"} cliqueNumber=true maxTime=60 timeType="REAL" maxCliques=10; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Resultado esperado
La acción debe finalizar dentro del límite de 60 segundos. El log debe mostrar el 'Clique Number' (tamaño de la comunidad más grande encontrada) y, debido al parámetro 'maxCliques=10', la salida detallada debe restringirse a los primeros 10 cliques encontrados para evitar desbordamiento de memoria en la visualización.