【摘 要】
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DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）是应用最广的密度聚类算法之一. 然而，它时间复杂度过高(O(n2))，无法处理大规模数据. 因而，对它进行加速成为一个研究热点，众多富有成效的工作不断涌现. 从加速目标上看，这些工作大体上可分为减少冗余计算和并行化2大类；就具体加速手段而言，可分为6个主要类别：基于
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61673186，71771094，61876068，61972010）； 福建省科技计划引导性项目（2021H0019）； 福建省自然科学基金项目（2020J05059，2021J01317）；
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DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）是应用最广的密度聚类算法之一. 然而，它时间复杂度过高(O(n2))，无法处理大规模数据. 因而，对它进行加速成为一个研究热点，众多富有成效的工作不断涌现. 从加速目标上看，这些工作大体上可分为减少冗余计算和并行化2大类；就具体加速手段而言，可分为6个主要类别：基于分布式、基于采样化、基于近似模糊、基于快速近邻、基于空间划分以及基于GPU加速技术. 根据该分类，对现有工作进行了深入梳理与交叉比较，发现采用多重技术的融合加速算法优于单一 加速技术；近似模糊化、并行化与分布式是当前最有效的手段；高维数据仍然难以应对. 此外，对快速化DBSCAN算法在多个领域中的应用进行了跟踪报告. 最后，对本领域的未来方向进行了展望.
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