【摘 要】
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聚类分析目前是数据挖掘研究领域中热门的研究课题,DBSCAN算法则是聚类分析中较为重要的一种基于密度的算法。Apache Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,提出了基于内
【基金项目】
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国家自然科学基金(61302158,61571238)
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聚类分析目前是数据挖掘研究领域中热门的研究课题,DBSCAN算法则是聚类分析中较为重要的一种基于密度的算法。Apache Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,提出了基于内存的并行计算框架。通过将中间结果缓存在内存中减少I/O磁盘操作,使其能够更高效地支持交互式查询、迭代式计算等多种计算模式。为了更好地进行大数据聚类挖掘,研究如何对基于当今主流的大数据处理框架Spark对DBSCAN算法进行并行化。设计了基于Spark的DBSCAN算法并行化方案,通过合理利用RDD和设计Sample算子、
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