【摘 要】
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针对数据流的聚类算法,近年来取得了有效的进展,出现了许多卓有成效的算法。随着信息采集技术的进步,需要处理的数据量越来越大,需要研究针对数据流的并行聚类算法。本文基于
【基金项目】
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上海市科委基础研究重点项目(13JC1403501)
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针对数据流的聚类算法,近年来取得了有效的进展,出现了许多卓有成效的算法。随着信息采集技术的进步,需要处理的数据量越来越大,需要研究针对数据流的并行聚类算法。本文基于串行的数据流聚类算法D-Stream作出并行化改进,用通用的大数据处理框架Spark设计了一个基于分布式架构运行的动态数据聚类算法PDStream。实验结果表明,该算法具有更高的效率和良好的扩展性,能够实现分布式架构下的流数据动态聚类。
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