膜系统是自然计算领域中的一个年轻的分支,受器官、组织、细胞及其他生物构造中化学元素处理方法的启发而从中抽象出的分布式并行计算模型。由于具有并行性强、容错性强和分布式等特性,膜系统在众多领域得到了普遍的应用,并且已经解决了众多的现实问题。传统的聚类方法通常假设数据之间是相互独立的,然而,现在大部分的应用数据存储在关系数据库以多关系的形式。传统的聚类方法已不再能满足现在应用数据的要求,本文针对多关系聚类存在聚类质量差和聚类效率低的问题,展开了深入的研究。本文以膜系统为基础模型,首先提出了一种初始中心选取的方法对K-means聚类算法进行优化改进,然后在此基础上提出了两种高效的多关系聚类算法,并将提出的算法应用于协同过滤推荐系统:(1)基于初始聚类中心优化的K-means算法(OIK-means算法)。该算法首先根据相似性计算每个对象的密度,然后通过计算对象与任意高密度对象的最小距离来筛选候选中心,接着通过平均密度来排除离群点,最后确定K初始中心点。OIK-means算法在人工数据集和UCI数据集上进行测验,并与传统的K-means算法在初始中心选取的准确性上进行了对比。(2)基于综合相似性的多关系聚类算法(ISMC)。算法使用元组ID传播的思想,为关系数据库中的每个表设置一个权重,对传统的相似性计算进行改进,按照一定的权重把对象的类内相似性和类外相似性整合成综合相似性,基于综合相似性对目标表中的对象进行OIK-means聚类。ISMC算法在UCI数据集Movie上进行了测验,并与TPC、ReCOM、LinkClus算法进行了比较。(3)基于膜系统的遗传K-means多关系聚类算法(GKM)。算法从膜系统与多关系聚类算法相结合的新角度出发,设计了由三个细胞组成的进化-交流组织型P系统,并在三个细胞中使用了三种不同的遗传进化机制,这种混合遗传机制能够改善算法的收敛性和增强对象的多样性,使多关系数据集能有一个准确的聚类。GKM算法在UCI数据集Movie上进行了测验,并与ReCOM、LinkClus、ISMC算法进行了比较。(4)将基于膜系统的多关系聚类应用于协同过滤推荐系统中,提出了一个基于膜系统和多关系聚类的高效的协同过滤推荐方法(MCMCF)。该方法充分利用了膜系统的极大并行(Max)和分布式执行的特点,综合相似性计算方法使得数据稀疏性问题得到有效解决,多关系聚类也有效的缩减了近邻的搜索规模,提高了算法的推荐质量和运行效率。