【摘 要】
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随着位置大数据的爆炸式增长,传统的串行算法已无法对其进行高效地聚类处理,因此,基于MapReduce框架的并行聚类算法研究逐渐成为热点。聚类算法并行化后的聚类质量通常难以保
【基金项目】
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浙江省基础公益研究计划项目(GG19E090005)资助
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随着位置大数据的爆炸式增长,传统的串行算法已无法对其进行高效地聚类处理,因此,基于MapReduce框架的并行聚类算法研究逐渐成为热点。聚类算法并行化后的聚类质量通常难以保证,因此对并行化聚类结果进行归约的方法极为重要。首先提出基于网格的改进DBSCAN并行化聚类算法,通过该步骤得到每个数据子集的聚类结果。然后在分析网格与簇的关系,定义网格簇和网格簇的连通、强连通概念的基础上,通过计算网格簇之间的连通权值矩阵,对具有强连通关系的网格簇进行归约,构成基于MapReduce的强连通网格聚类算法。该算法可实现位
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