基于 MapReduce 的可扩展协同聚类算法

• 作者: 万剑怡 王明文 马俏
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 协同聚类 MapReduce 可扩展 残差平方和
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 52-57
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5755字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2013.11.012

摘要

协同聚类算法是通过同时对文档和特征进行聚类的一种聚类算法，该算法可以挖掘文档内部特征之间的潜在关系从而达到提高聚类效果的目的。随着大数据时代的到来，算法的并行化显示出它的优越性，为此本文对协同聚类算法进行全面的研究，并扩展它的并行算法，研究基于最小化残差平方和的协同聚类算法，利用MapReduce模式设计与实现协同聚类算法的并行化。实验结果表明，本文提出的并行协同聚类算法能够提高聚类的效率，并具有很好的可扩展性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万剑怡	江西师范大学计算机信息工程学院	33	207	8.0	12.0
2	王明文	江西师范大学计算机信息工程学院	115	1470	19.0	34.0
3	马俏	江西师范大学计算机信息工程学院	1	1	1.0	1.0