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基于并行K-means聚类构建的分布式M-Tree

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并行索引技术是提高相似度检索性能的关键技术之一.结合Beowalf 并行计算集群系统的特点,提出了一种新颖的分布式M-tree 索引结构.该索引由一系列位于计算节点的小规模子索引组成,并利用k-means 聚类算法作为数据分发策略的核心,能够准确地检测出数据集的全局邻近度,进而确定需要将哪些对象分发到不同节点.为了充分发挥集群系统的性能以及在处理大规模数据集方面的优势,提出了分布式M-tree的并行构建算法和并行k-NN 查询算法.实验结果表明,通过分布式M-tree 及其数据分发策略能够保证各节点的静态和动态负载平衡,而且并行构建算法和查询算法能够大幅度提高索引的构建速度以及相似度检索的性能.

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来源
《2010年全国高性能计算学术年会(HPC china2010)》|2010年|401-408|共8页
会议地点北京
作者
裘初; 鲁永泉; 高鹏东; 王金涛; 吕锐;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.131;
关键词
并行索引; 分布式M-tree; k-means 聚类; 并行; 数据分发;

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