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摘要:
随着网络的普遍应用,网络中产生的数据急剧增长,大规模数据处理面临严峻挑战。本文在对AP聚类算法进行研究的基础上,利用MapReduce编程模型思想对AP聚类算法进行改进,设计在云平台Hadoop环境下运行的基于MapRe-duce的分布式AP聚类算法,并在实验中对不同规模的图数据进行聚类测试,实验结果表明分布式的AP聚类算法具有很好的时间效率和加速比。
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Hadoop MapReduce
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于 MapReduce 的分布式 AP 聚类算法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 MapReduce模型 分布式AP聚类算法 Hadoop
年,卷(期) 2014,(10) 所属期刊栏目 算法设计与分析
研究方向 页码范围 104-107
页数 4页 分类号 TP311
字数 4295字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.10.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冷泳林 渤海大学信息科学与技术学院 22 88 6.0 8.0
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2017(1)
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研究主题发展历程
节点文献
MapReduce模型
分布式AP聚类算法
Hadoop
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
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25
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56782
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