高通信效率的分布式流数据聚类算法

• 作者: 孙玉强 朱强
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据通信 数据挖掘 聚类算法 流数据 分布式系统
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 2505-2509
• 页数: 5页
• 分类号: TP319
• 字数: 5678字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.09.2505

摘要

传感器节点的资源是有限的,高的通信开销会消耗大量的电量.为了减小分布式流数据分类算法的通信开销,提出一种高效的分布式流数据聚类算法.该算法包含在线局部聚类和离线全局协同聚类两个阶段.在线局部聚类算法将每个流数据源进行局部聚类,并将聚类后的结果通过序列化技术发往协同节点;协同节点得到来自不同流数据源的局部聚类信息后进行全局聚类.从实验中可以看出,当不断增加窗口的大小时,算法用于数据发送的时间恒定不变,算法的聚类时间和总的时间呈线性增长,即所提出算法的执行时间不受滑动窗口宽度和聚类个数的影响;同时该算法与集中式算法的准确性接近,并且通信开销远远小于相关的分布式算法.实验结果表明,该算法具有很好的可扩展性,可应用于对大规模分布式流数据源进行聚类分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱强	浙江传媒学院教育技术中心	20	47	5.0	6.0
2	孙玉强	常州大学数理学院	19	65	5.0	7.0