您的位置: 专家智库 > >

张磊

作品数:2 被引量:9H指数:2
供职机构:教育部更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇数据挖掘
  • 1篇网格化
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇服务匹配算法
  • 1篇本体
  • 1篇MAPRED...
  • 1篇并行化
  • 1篇云制造

机构

  • 2篇合肥工业大学
  • 2篇教育部

作者

  • 2篇张金广
  • 2篇张磊
  • 1篇李锋刚
  • 1篇张公让

传媒

  • 2篇计算机技术与...

年份

  • 2篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
云制造背景下的服务匹配算法被引量:5
2013年
云制造背景下的服务匹配具有复杂性、海量性,因而需要高效的匹配算法来提高响应度。以往的基于本体的语义检索算法,往往只重视结果的查全率和查准率,不能有效满足云制造背景下的海量数据处理的效率要求。文中将基于语义距离的语义相似度算法应用到云制造背景下的服务匹配中,在满足查准率和查全率的同时,通过设置相应的过滤器,极大减少了不必要的匹配过程。实验结果表明本算法很好地满足了云制造背景下服务搜索的查全率和效率要求。
张金广李锋刚张磊
关键词:本体云制造
一种网格化聚类算法的MapReduce并行化研究被引量:4
2013年
面对增量式增长的聚类数据,受云计算并行化处理模式的启发,文中对一种网格化聚类算法进行了MapReduce并行化研究。该算法首先利用网格处理技术对数据进行预处理,用网格预处理后所得单元的重心点取代该单元中保存的所有点,然后在MapReduce框架下将各个单元的重心点作为聚类分析的基本数据单元,进行聚类分析。实验结果表明,该算法MapReduce并行化后部署在Hadoop集群上运行,具有与原来相同的聚类效果,并能节省聚类分析的时间和降低计算的复杂度,适合用于高纬度、增量式的海量数据的分析和挖掘。
张磊张公让张金广
关键词:聚类数据挖掘
共1页<1>
聚类工具0