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一个并行的文本聚类混合算法

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针对海量文本聚类中面临的海量性、高维性以及聚类结果的可描述性难题,提出了一个并行的文本聚类混合算法parSHDC.该算法采用纵向的方式在多个处理机间划分数据集,根据频繁词集生成粗聚类,然后利用并行k-means算法精化粗聚类从而得到最终结果,并由k个频繁词集对聚簇提供描述.与另外两个并行聚类算法通过实验进行比较,parSHDC具有更好的并行性和对数据规模的适应性,且可以生成更高质量的聚类.

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来源
《第二十四届中国数据库学术会议》|2007年|119-124|共6页
会议地点海口
作者
王乐; 田李; 贾焰; 韩伟红;
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作者单位

中国计算机学会;

海南大学;

计算机研究与发展编辑部;

计算机科学编辑部;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
聚类; 并行; 频繁词集; k-means;

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