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基于KPoints的分布式聚类模型与算法
  • ISSN号：1000-3428
  • 期刊名称：《计算机工程》
  • 时间：0
  • 分类：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]北京工业大学计算机学院
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(60873145)
作者： 张广婷[1]
关键词： 数据挖掘, 分布式数据流, KPoints_Select模型, 增量式聚类, data mining, distributed data stream, KPoints model, incremental clustering
中文摘要：

以分布式数据流为背景,针对海量数据挖掘存在的难题,设计一个数据挑选模型。给出一种核心代表点的挑选算法KPSA以及基于核心代表点的分布式数据流挖掘算法GKBC,实现分布式数据流中的增量式聚类挖掘。实验结果证明,该模型和算法可以减少数据通信代价,并保证较高的聚类质量。

英文摘要：

以分布式数据流为背景,针对海量数据挖掘存在的难题,设计一个数据挑选模型。给出一种核心代表点的挑选算法KPSA以及基于核心代表点的分布式数据流挖掘算法GKBC,实现分布式数据流中的增量式聚类挖掘。实验结果证明,该模型和算法可以减少数据通信代价,并保证较高的聚类质量。

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期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊（2014版）
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编：游小明
  • 地址：上海市桂林路418号
  • 邮编：200233
  • 邮箱：ecice06@ecict.com.cn
  • 电话：021-64846769
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-3428
  • 国内统一刊号：ISSN：31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999～2000、2001～2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:84139