并行聚类相关论文
基于异构冗余架构的择多表决机制实现了拟态防御系统的容错机制.在拟态通用运行环境(Mimic Common Operating Environment,MCOE)中......
随着移动互联网与传感器技术的日趋成熟,人们对实时位置数据的获取更加便捷,由此移动对象轨迹数据的获取变得越来越容易,从而积累......
为了提高云存储空间多维资源数据挖掘能力,需要进行数据并行聚类处理,提出基于多种群协同进化算法的数据并行聚类算法。构建云存储......
随着多元分析、数据挖掘技术的不断发展，计算手段的日益更新，人们对数据挖掘的要求也愈来愈高。在实际应用中，为了找出感兴趣的知识，常......
近年来,随着国内经济的高速发展,民航旅客的数量急剧增加,国内民航进入快速发展模式。各航空公司为了应对民航市场的激烈竞争,分析......
生物信息学的研究处在一个数据爆炸的时代,近年来在基因组学、代谢组学、转录组和蛋白质组学等领域技术的进步,使得生物学家可以有......
随着软件复用及应用的深入研究，可复用软件构件库作为软件复用的一项重要基础设施已经越来越得到产业界与学术界的重视。构件的查询......
随着物联网技术的快速发展,数据库中数据量日益飞速增长,我们正逐渐被海量数据所掩埋。数据挖掘是从海量数据中找到企业所需要的决......
在数据挖掘领域，聚类分析是一个重要且备受关注的研究方法，其中包含的基于密度的聚类算法由于可以有效的排除噪声数据，发现任意形状的......
目的 随着城市交通拥堵问题的日益严重,建立有效的道路拥堵可视化系统,对智慧城市建设起着重要作用.针对目前基于车辆密度分析法、......
针对现有算法在大数据背景下聚类效果差，以及由于迭代等原因导致处理性能低等问题，提出一种在Hadoop平台高效并行的聚类算法PACluste......
全国哲学社会科学规划办公室近期公布了2015年度国家社科基金项目评审结果，我院莫春兰副教授主持申报的《基于实物期权理论的农村土......
在处理海量数据集时,由于单台计算机的处理能力有限,利用传统的聚类算法难以在有效的时间内获得聚类结果。在基于密度和自适应密度......
针对大型数据库提出了许多聚类方法,但是这些算法往往计算量较大、对主存的要求较高;而且当数据分布不均匀时,算法的聚类质量会受......
为提升城市道路拥堵检测和治理效率,提出一种基于多处理器时空势场修正的城市道路拥堵并行聚类分析方法。在建立城市道路拥堵GIS四......
提出了基于自适应微粒群优化的并行聚类算法,采用了任务分布方案和部分异步并行通信,降低了计算时间。这种并行自适应微粒群算法结......
对云平台中大数据进行聚类，在提高数据处理效率方面具有重要作用。大数据由于数据量大的原因，使得具有多种数据特征。传统的聚类算法......
大规模的数据挖掘如聚类问题迫切需要大量计算，提出了自适应微粒群优化的并行聚类算法。通过从多种群并行地开始搜索，基于群体搜索技......
随着现有数据体量的迅速增长,超大规模中高维数据集的聚类问题变得越来越重要;而现有的子空间聚类算法大多是单机串行执行,处理此......
针对广域网分布式存储环境里大数据的群体行为模式分析与挖掘问题,提出基于MapReduce和ABC蜂群算法能在广域网分布式并行执行的k-m......
为了解决大规模的数据聚类问题时需要的大量计算,提出了一种模糊系统的微粒群优化并行k-means聚类算法。该方法利用模糊规则,动态......
探讨在集群环境下,如何设计并行聚类算法.作为一种低成本、通用并行系统,集群系统的通信能力,相对于节点的计算能力,是一个瓶颈.所......
文章基于Spark分布式计算框架设计并实现了并行KMeans聚类模型,并通过该模型在不同规模的MovieLens数据集上进行训练比对实验,结果......
传统的串行聚类算法在对海量数据进行聚类时性能往往不尽如人意,为了适应海量数据聚类分析的性能要求,针对传统聚类算法的不足,提......
为满足高效聚类大规模数据集的要求,该文提出一种基于k均值算法的并行聚类算法,该并行算法能使聚类时间随节点主机数目的增多,呈近......
为满足大规模空间数据库的聚类需求，面向计算机集群，提出一种基于密度的并行聚类算法。该算法根据数据库分布特征进行数据分区，在每一......
通过数据挖掘进行知识发现是对大型数据库或数据仓库的一种分析,用于发现隐藏在数据仓库中的关系和知识,这些知识会影响管理者的决......
本文主要研究不同维度条件下聚类分析的特点、需求以及相应的对策和解决方法。针对低维度、高维度全空间和高维度子空间聚类这三个......
近年来，市场经济不稳定，民航业遭受了重大的打击。随着人们对交通需求的增大，各个交通行业都加大力度争夺市场，这无形中加重了民航业的......
k-modes是一种代表性的分类数据的聚类算法。首先对k-modes聚类算法的实现过程进行了改进:通过在分配数据对象到簇时更新这个簇中......
互联网上的数据以海量的规模存在并迅速增长,从海量的数据中挖掘出价值含量高的信息是技术上的迫切要求。聚类算法作为一种非监督......
针对目前航空公司旅客细分工作不够精细的问题,在分析传统RFM模型的基础上,提出一种TCSDG模型来描述旅客行为偏好。根据旅客的行为......
给出物联网可容忍空间粒度和可容忍时间粒度两个参数,建立适用于物联网环境的k-匿名模型.提出数据集分布序列的概念,以优化生成聚......
针对传统影像分类算法执行效率较低，无法满足海量高分辨率遥感数据实时处理需求的问题，对资源三号卫星专题产品中遥感影像的迭代自组......
