基于网格密度和局部敏感哈希函数的并行化聚类算法
Partitioning-based clustering algorithm using grid density and locality sensitive hash function based on MapReduce
1. 江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 341000
2. 东莞职业技术学院 计算机工程系, 广东 东莞 518172
摘要
针对大数据背景下基于划分的聚类算法中存在初始中心敏感，节点间通信开销大以及集群效率低下等问题，提出了基于网格密度和局部敏感哈希函数的PBGDLSH-MR并行化聚类算法。首先，对初始数据集提出网格密度策略（GDS）获取初始中心点，有效避免了随机选取引起的初始中心敏感的问题；其次，提出基于局部敏感哈希函数的数据分区（DP-LSH）用于投射关联性较大的数据对象到同一子数据集中，得到map上的数据分区，并设计相似性度量公式（SI）对数据分区结果进行评价，从而降低了节点间的通信开销；接着设计自适应分组策略（AGS）处理数据分区中数据倾斜的问题，进而有效地提高了集群效率；最后，结合MapReduce计算模型并行挖掘簇中心，生成最终聚类结果。实验结果表明，PBGDLSH-MR算法的聚类效果更佳，同时在大数据环境下能有效地提高并行计算的效率。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2018YFC1504705)
国家自然科学基金资助项目(41562019)
广东省普通高校特色创新(自然科学)资助项目(2019GKTSCX142,2017GKTSCX101)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.04.0109
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1422-1427
文章编号: 1001-3695(2021)05-025-1422-06
发布历史
[2021-05-05] 印刷出版
引用本文
毛伊敏, 陶涛, 曹文梁. 基于网格密度和局部敏感哈希函数的并行化聚类算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (5): 1422-1427. (Mao Yimin, Tao Tao, Cao Wenliang. Partitioning-based clustering algorithm using grid density and locality sensitive hash function based on MapReduce [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (5): 1422-1427. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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