刘超超
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：合肥工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于MapReduce框架的蚁群优化聚类算法设计与改进研究
- 作为一种典型的聚类算法——蚁群优化聚类，借助其较强的鲁棒性、易于与其他方法结合等特点，在各领域都得到了广泛的应用。而随着互联网的快速发展，数据规模的急剧增大，传统的蚁群优化聚类方法在处理大规模数据时存在内存不足、不能充分...
- 刘超超
- 关键词：数据处理优化设计
- 基于MapReduce计算框架的蚁群优化聚类算法设计与改进研究
- 作为一种典型的聚类算法——蚁群优化聚类,借助其较强的鲁棒性、易于与其他方法结合等特点,在各领域都得到了广泛的应用。而随着互联网的快速发展,数据规模的急剧增大,传统的蚁群优化聚类方法在处理大规模数据时存在内存不足、不能充分...
- 刘超超
- 关键词：蚁群优化聚类算法大数据并行处理
- 文献传递
- 基于MapReduce框架的并行蚁群优化聚类算法被引量：2
- 2015年
- 传统蚁群优化聚类算法在处理大规模数据时存在内存不足,不能体现蚁群算法的并行优势,无法处理分布式数据等问题。为此,提出一种并行蚁群优化聚类算法。通过借鉴搜索空间复制和搜索空间分块的思想,解决大数据处理问题,逐行读取信息素和数据,避免当数据规模过大时,将信息素一次性读入而造成内存不足的风险。实验结果表明,该算法在处理大规模数据时具有较好的可扩展性和较高的加速比。
- 凌海峰刘超超
- 关键词：大数据聚类算法蚁群
