基于Storm的分布式实时数据流密度聚类算法

• 作者: 张桂芸 牛丽媛
• 来源期刊: 天津师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: CluStream 数据流 DBSCAN Storm
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 72-76
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 字数: 4782字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19638/j.issn1671-1114.20180316

摘要

基于经典流聚类框架CluStream和密度聚类算法DBSCAN,提出了一种分布式实时数据流密度聚类算法DBS-Stream,并在Storm流式处理平台上设计了算法实现方案.该算法局部节点使用CluStream的两段式经典框架,在线微聚类中利用DBSCAN代替K-means初始化数据,在中心节点再使用DBSCAN算法进行全局聚类.该算法可解决任意型聚类问题,并可使局部节点快速更新数据.将DBS-Stream算法与CluStream算法进行比较,实验结果表明,本研究算法在聚类质量和通信代价方面均优于CluStream.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张桂芸	天津师范大学计算机与信息工程学院	31	148	7.0	11.0
2	牛丽媛	天津师范大学计算机与信息工程学院	1	3	1.0	1.0