个性化服务中的并行K-Means聚类算法

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hzjiawei333

【摘要】

：

K-Means聚类算法在基于Web日志的个性化服务领域得到广泛的应用,但是在处理海量数据过程中,传统的（单机）K-Means聚类算法存在着可扩展性差、效率低下、运行时闻长等缺点,在充分

【作者】

：

张望王辉

【机构】

：

河南科技大学

【出处】

：

微电子学与计算机

【发表日期】

：

2007年10期

【关键词】

：

个性化服务并行聚类算法 web personalized service parallelism clustering algorithm

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（60203018）教育部科学研究重点项目（200202）河南省高校杰出科研人才创新基金项目（2006KYCX004）河南省青年骨干教师基金项目（134）河南省教育厅自然科学基金项目（13440050）

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K-Means聚类算法在基于Web日志的个性化服务领域得到广泛的应用,但是在处理海量数据过程中,传统的（单机）K-Means聚类算法存在着可扩展性差、效率低下、运行时闻长等缺点,在充分研究传统K-Means聚类算法的基础上,发现K-Means聚类算法中蕴含的并行性,提出了一种基于用户的并行处理K-Means聚类算法.并将该并行算法应用到个性化服务中对网站用户进行聚类,有效地缩短了用户聚类的时间.

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