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一種在分布式環(huán)境下實現(xiàn)冪迭代聚類的方法

大小:0.69 MB 人氣: 2017-12-11 需要積分:1

  為解決冪迭代聚類算法并行實現(xiàn)中存在的編程繁瑣、效率低下等問題,基于Spark大規(guī)模數(shù)據(jù)通用計算引擎及其GraphX組件,提出了一種在分布式環(huán)境下實現(xiàn)冪迭代聚類的方法。首先,利用某種相似性度量方法,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個可以視為圖的親和矩陣;然后,通過頂點切割,把行歸一化后的親和矩陣切分成若干個小圖,分別存儲在不同的機(jī)器上;最后,利用Spark基于內(nèi)存計算的特點,對存儲在集群中的圖進(jìn)行多次迭代計算,得到這個圖的一個切割,圖的每一個劃分子圖對應(yīng)一個類簇。在不同規(guī)模的數(shù)據(jù)集和不同executor個數(shù)下進(jìn)行的實驗結(jié)果表明,基于GraphX的分布式冪迭代聚類算法具有良好的可擴(kuò)展性,算法運行時間與executor個數(shù)呈負(fù)相關(guān)的線性關(guān)系,在6個executor下,與單個executor相比,算法的加速比達(dá)到了2.09到3.77。同時,通過與基于Hadoop的冪迭代聚類進(jìn)行對比,在新聞數(shù)量為40000篇時,運行時間降低了6l%。

一種在分布式環(huán)境下實現(xiàn)冪迭代聚類的方法

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