个性化服务中的并行K-Means聚类算法

摘要：

K-Means聚类算法在基于Web日志的个性化服务领域得到广泛的应用,但是在处理海量数据过程中,传统的(单机)K-Means聚类算法存在着可扩展性差、效率低下、运行时间长等缺点,在充分研究传统K-Means聚类算法的基础上,发现K-Means聚类算法中蕴含的并行性,提出了一种基于用户的并行处理K-Means聚类算法.并将该并行算法应用到个性化服务中对网站用户进行聚类,有效地缩短了用户聚类的时间.

关键词： 网站用户 个性化服务 并行处理 聚类算法

作者: 张望 王辉

作者单位: 河南科技大学,电子信息工程学院,河南,洛阳,471003

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007全国开放式分布与并行计算学术年会

会议地点: 南宁

会议语种:中文

页码: 65-67,70

在线出版日期: 2007-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）