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發(fā)視頻基于MapReduce和加權(quán)網(wǎng)絡(luò)信息熵的DBWGIE-MR算法
2021-04-07 |
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資料介紹
針對大數(shù)據(jù)下基于密度的聚類算法中存在的數(shù)據(jù)網(wǎng)格劃分不合理，聚類結(jié)果準(zhǔn)確度不高以及并行化效率較低等問題，提出了基于 Mapreduce和加權(quán)網(wǎng)格信息熵的 DBWGIE-MR算法。首先提出自適應(yīng)網(wǎng)格劃分策略（ADG）來劃分網(wǎng)格單元;其次提出鄰居網(wǎng)格擴(kuò)展策略（NE）用于構(gòu)建毎饣數(shù)據(jù)分區(qū)的加權(quán)網(wǎng)格，以此提高聚類效果;同時提出加權(quán)網(wǎng)格信息熵策略（wGIE來計算網(wǎng)格密度以及密度聚類算法的ε鄰域和核心對象，使密度聚類算法更適用于加權(quán)網(wǎng)格;接著結(jié)合 Mapreduce計算模型，提岀并行計算局部簇算法（ COMCOREMR），從而加快獲取局部簇;最后提出了基于并查集的并行合并局部簇算法（ MECORE-MR），用于加快合并局部簇的收斂速度，提升了基于密度的聚類算法對局部簇合并的效率。實驗結(jié)果表明， DBWGIE-MR算法的聚類效果更佳，且在較大規(guī)模的數(shù)據(jù)集下算法的并行化性能更好。
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