【摘 要】
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传统AP聚类算法性能会随着数据规模扩大和结构复杂化而快速衰减,为此在Hadoop云平台下提出基于P-WAP的聚类挖掘算法。用邻域相似度指标替代传统AP算法中欧式距离相似度,提高
【基金项目】
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云南省教育厅2018年度科学研究基金项目“基于Hadoop架构的高校学生就业大数据平台解决方案研究”(2018B01005)
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传统AP聚类算法性能会随着数据规模扩大和结构复杂化而快速衰减,为此在Hadoop云平台下提出基于P-WAP的聚类挖掘算法。用邻域相似度指标替代传统AP算法中欧式距离相似度,提高聚类算法应对大规模数据的能力,将样本集合中的数据集分配给Hadoop云平台中的数据处理节点,利用平台并行计算能力对待处理数据集进行加权聚类,优化算法性能。实验结果表明,所提算法在海量数据规模下拥有更高的聚类效率,在聚类准确率和时间复杂度控制方面效果更好。
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