【摘 要】
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针对大规模数据的加权Voronoi图实现的复杂性和计算精度低问题,采用欧氏距离法,设计和实现了一种基于MapReduce编程模型的并行栅格加权Voronoi图的生成算法,并将其成功应用于石家庄桥东区超市的推荐服务。该算法计算精度高,同时可适用于任意点、线、面及复合发生元的加权Voronoi图的计算。实验结果表明,算法在处理大规模栅格数据时能明显提高栅格Voronoi图的生成速度,并能为用户推荐综合
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（41271387,40971213,41171310）
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针对大规模数据的加权Voronoi图实现的复杂性和计算精度低问题,采用欧氏距离法,设计和实现了一种基于MapReduce编程模型的并行栅格加权Voronoi图的生成算法,并将其成功应用于石家庄桥东区超市的推荐服务。该算法计算精度高,同时可适用于任意点、线、面及复合发生元的加权Voronoi图的计算。实验结果表明,算法在处理大规模栅格数据时能明显提高栅格Voronoi图的生成速度,并能为用户推荐综合因素优选的超市。
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