DBSCAN算法在高性能计算中心用户分类的应用研究

• 作者: 吴旗 徐海啸 麻婧
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类分析 DBSCAN算法 高性能计算中心 用户分类 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 528-534
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4534字
• 语种: 中文

摘要

为提高集群资源使用效率,管理员需要对用户进行分类,从而对不同用户提出资源使用策略.DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法可对用户进行分类,但对初始参数敏感.为此,提出改进算法,首先将密度进行层次划分,由此得出各层次的密度阈值,在每种阈值下采用DBSCAN算法,解决全局参数问题.在此基础上,创新地使用一个直接可达距离排序队列,将排序信息作为可变参数,减小初始参数对结果的影响.通过高性能计算中心用户数据的实例验证了其可行性.实验结果表明,改进后的算法提高了用户分类的准确性和全面性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴旗	吉林大学计算机科学与技术学院	8	20	3.0	4.0
5	徐海啸	吉林大学计算机科学与技术学院	7	7	1.0	2.0
9	麻婧	吉林大学计算机科学与技术学院	2	4	1.0	2.0