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个性化服务中的并行K-Means聚类算法
引用本文:张望,王辉.个性化服务中的并行K-Means聚类算法[J].微电子学与计算机,2007,24(10):65-67,70.
作者姓名:张望  王辉
作者单位:河南科技大学,电子信息工程学院,河南,洛阳,471003
基金项目:国家自然科学基金;教育部科学技术基金;河南省高校杰出科研创新人才工程项目;河南省高校青年骨干教师资助项目;河南省教育厅自然科学基金
摘    要:K-Means聚类算法在基于Web日志的个性化服务领域得到广泛的应用,但是在处理海量数据过程中,传统的(单机)K-Means聚类算法存在着可扩展性差、效率低下、运行时间长等缺点,在充分研究传统K-Means聚类算法的基础上,发现K-Means聚类算法中蕴含的并行性,提出了一种基于用户的并行处理K-Means聚类算法,并将该并行算法应用到个性化服务中对网站用户进行聚类,有效地缩短了用户聚类的时间。

关 键 词:个性化服务  并行  聚类算法
文章编号:1000-7180(2007)10-0065-03
修稿时间:2007-06-02

Parallel K-Means Clustering Algorithm in Web Personalized Service
ZHANG Wang,WANG Hui.Parallel K-Means Clustering Algorithm in Web Personalized Service[J].Microelectronics & Computer,2007,24(10):65-67,70.
Authors:ZHANG Wang  WANG Hui
Affiliation:College of Electronic Information and Engineering, Henan University of Sci. and Tech., Luoyang 471003, China
Abstract:
Keywords:web personalized service  parallelism  clustering algorithm
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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