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基于Hadoop平台的K-means算法优化综述
  • ISSN号:1672-7800
  • 期刊名称:《软件导刊》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61472256,61170277);上海市教委科研创新重点项目(12zz137);沪江基金项目(C14002)
作者: 孟佳伟, 孙红
中文摘要:

在科技高速发展的今天,海量数据处理问题受到人们广泛关注。将K-means聚类算法与Hadoop平台相结合是处理海量数据问题的一条可靠途径。简单介绍Hadoop和K-means算法以及K-means聚类算法MapReduce并行化实现,并阐述目前Hadoop平台下K-means算法的几种优化方式,最后提出研究展望。

英文摘要:

Today, with the rapid development of science and technology, more and more people pay attention to the prob- lem of massive data processing. The combination of K-means clustering algorithm and Hadoop platform is a reliable way to deal with massive data problems. In this paper, we do a brief introduction about Hadoop and K-means algorithm and paral- lel implementation of K-means clustering algorithm based on MapReduce. At the same time, we do a introduction and elab- oration about several optimization methods of K-means algorithm based on Hadoop platform . Finally, the future research directions are discussed.

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期刊信息
  • 《软件导刊.教育技术》
  • 主管单位:湖北省教育厅
  • 主办单位:湖北省电化教育馆
  • 主编:方正平
  • 地址:武汉市武昌区洪山路2号省科教大厦B座10楼
  • 邮编:430071
  • 邮箱:daokan2005@163.com
  • 电话:027-87120038
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-7800
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1671/TP
  • 邮发代号:38-394
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:4777