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计算机科学 ›› 2015, Vol. 42 ›› Issue (Z11): 396-399.

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基于MapReduce的改进DBSCAN算法

赖丽萍,聂瑞华,汪疆平,黄家鸿   

  1. 华南师范大学计算机学院 广州510631,华南师范大学计算机学院 广州510631,华南师范大学计算机学院 广州510631,华南师范大学计算机学院 广州510631
  • 出版日期:2018-11-14 发布日期:2018-11-14
  • 基金资助:
    本文受教育部-中移动基金项目(MCM20130651),广州市科技和信息化局基金项目(2014Y2-00006)资助

Improved DBSCAN Algorithm Based on MapReduce

LAI Li-ping, NIE Rui-hua, WANG Jiang-ping and HUANG Jia-hong   

  • Online:2018-11-14 Published:2018-11-14

摘要: 针对聚类算法DBSCAN中存在的Eps参数问题和处理海量数据集时的效率问题,提出OPDBSCAN算法。OPDBSCAN算法通过交叠分区获取局部Eps以降低全局Eps参数对聚类质量的影响,并结合MapReduce并行框架提高算法效率。实验结果表明,OPDBSCAN算法的效率和聚类质量都高于原DBSCAN算法。

关键词: OPDBSCAN,MapReduce,Eps,K-dist图,交叠分区

Abstract: Aimed at solving DBSCAN’s problems of the Eps parameters and the efficiency of processing of massive data sets,the article put forward a new algorithm called OPDBSCAN.It uses overlapping partitions to get a local Eps for reducing the effect of global Eps,then uses MapReduce to cluster in parallel to improve the efficiency.At last,the experiment shows that the OPDBSCAN can cluster faster and better.

Key words: OPDBSCAN,MapReduce,Eps,K-dist,Overlap-partion

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