【摘 要】
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为解决幂迭代聚类算法并行实现中存在的编程繁琐、效率低下等问题,基于Spark大规模数据通用计算引擎及其Graph X组件,提出了一种在分布式环境下实现幂迭代聚类的方法。首先,
【机 构】
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北京航空航天大学计算机科学与技术系,国家计算机网络应急技术处理协调中心
【基金项目】
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国家973计划项目（2014CB340305）.
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为解决幂迭代聚类算法并行实现中存在的编程繁琐、效率低下等问题,基于Spark大规模数据通用计算引擎及其Graph X组件,提出了一种在分布式环境下实现幂迭代聚类的方法。首先,利用某种相似性度量方法,将原始数据转换成一个可以视为图的亲和矩阵;然后,通过顶点切割,把行归一化后的亲和矩阵切分成若干个小图,分别存储在不同的机器上;最后,利用Spark基于内存计算的特点,对存储在集群中的图进行多次迭代计算,得到这个图的一个切割,图的每一个划分子图对应一个类簇。在不同规模的数据集和不同executor个数下进行的实验
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