社团挖掘的并行化AP聚类方法

来源 :微型机与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:the4eye
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
采用AP聚类算法进行复杂网络社团挖掘,提高了社团挖掘的精度,但在处理海量数据时算法速率明显下降,其中一个重要原因是单台计算机的计算性能无法满足海量数据的计算需求。为了提高社团挖掘AP聚类在处理海量数据时的速率,设计出一种在Hadoop框架下进行的社团挖掘的并行化AP聚类方法;将传统单机模式下的社团挖掘AP聚类算法在分布式平台上分布进行并行化。实验表明,社团挖掘的并行化AP聚类方法在社团挖掘精度不下降的情况下提高了海量数据的社团挖掘速率。
其他文献
为应对安全攻击,Kinetis系列MCU提供了保密和Flash保护特性、UID特性等很多机制,但这些机制较为复杂且必须深度掌握,才能满足应用的安全设计要求。针对这一问题,文章对其保密
近年来,商业银行交易规模迅猛发展,对于客户信息安全保护的要求也日益增强。如何在不断加强身份认证的同时,保证客户体验,为客户提供更便捷更高效的服务,是银行一直不断探索研究的问题。在此背景下,传统认证方式面临诸多挑战,人脸识别技术凭借其诸多优势,成为新时期身份认证的最佳选择之一。本文概述了人脸识别技术优势,梳理了商业银行运用人脸识别技术的情况,并对人脸识别技术的应用前景进行了展望。
在分析了基于穷举思想进行全局配准的常用方法的基础上,阐明了现有方法在两点云低重叠比例情况时配准的局限性,提出了基于区域划分的超级四点全等集算法用于点云全局配准的方
逆变器控制策略的无缝平滑切换是逆变器稳定可靠运行的关键。针对逆变器电压型控制策略切换过程中存在的电压突变问题,提出了一种逆变器电压型控制策略切换方法,通过增加补偿
将朴素贝叶斯分类器用于人体行为图像识别之中,利用高斯模糊、灰度化处理、二值化处理、直方统计函数等图像处理技术对图像数据进行约简、特征提取,然后使用朴素贝叶斯与半朴素贝叶斯对数据进行测试。利用KTH数据库做了两组对比实验,对朴素贝叶斯分类器和半朴素贝叶斯分类器的性能做了比较。实验结果表明,半朴素贝叶斯分类器比朴素贝叶斯分类器分类能力强,但与此同时,半朴素贝叶斯分类器计算所花费的时间比朴素贝叶斯分类器