| 基于数据交叠分区的并行DBSCAN算法 |
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| 引用本文： | 宋明,刘宗田. 基于数据交叠分区的并行DBSCAN算法[J]. 计算机应用研究, 2004, 21(7): 17-20 |
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| 作者姓名： | 宋明 刘宗田 |
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| 作者单位： | 上海大学,计算机工程与科学学院,上海,200072;上海大学,计算机工程与科学学院,上海,200072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（60275022）；上海市科委重点基础研究项目（01JC14022） |
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| 摘 要： | DBSCAN是基于密度的聚类算法的一个典型代表，它对空间数据库聚类有很好的性能。然而，在对大规模数据库聚类时，DBSCAN需要大量内存支持并伴随着I/O开销。随着高性能计算机的发展，特别是集群式计算机的出现，提供了一种解决DBSCAN算法缺陷的方法。测试表明，它极大地降低了DBSCAN对时间和空间的需要。
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| 关 键 词： | 大规模数据库 聚类 数据交叠分区 DBSCAN算法 并行计算 |
| 文章编号： | 1001-3695(2004)07-0017-04 |
| 修稿时间： | 2003-07-13 |
A Data overlap partitioning based Parallel DBSCAN Algorithm |
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| SONG Ming,LIU Zong-tian. A Data overlap partitioning based Parallel DBSCAN Algorithm[J]. Application Research of Computers, 2004, 21(7): 17-20 |
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| Authors: | SONG Ming LIU Zong-tian |
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| Abstract: | As an outstanding representative of clustering algorithms,DBSCAN algorithm show good performance in spatial data clustering.However,for large spatial databases,original DBSCAN requires large volume of memory support and could incur substantial I/O costs.With the rapid development of high performance computer,especially appearance of the cluster computers give a means to overcome the defect of original DBSCAN algorithm.Experimental results show that the new algorithm is superior to the original DBSCAN in efficiency. |
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| Keywords: | Massive Database Clustering Data-overlap-partition DBSCAN Algorithm Parallel Computing |
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