【摘 要】
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在并行RDD-DBSCAN算法的数据划分和区域查询过程中会对数据集进行重复访问,降低了算法效率。为此,提出基于数据划分和融合策略的并行DBSCAN算法（DBSCAN-PSM）。利用KD树进行数据
【机 构】
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东北林业大学信息与计算机工程学院,黑龙江省林业生态大数据存储与高性能（云）计算工程研究中心
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金重点项目（ZD201403）,林业公益性行业科研专项（201504307）
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在并行RDD-DBSCAN算法的数据划分和区域查询过程中会对数据集进行重复访问,降低了算法效率。为此,提出基于数据划分和融合策略的并行DBSCAN算法（DBSCAN-PSM）。利用KD树进行数据划分,实现数据分区与区域查询步骤的合并,从而减少数据集的访问次数以及降低I/O过程对算法效率的影响。采用判定数据点自身属性的方式,对标注为边缘点的数据进行融合,避免全局标记的额外时间开销。实验结果表明,DBSCAN-PSM算法相比RDD-DBSCAN算法可节省18%左右的运行时间,适用于处理海量数据聚类问题。
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