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杨勇

作品数：1 被引量：8H指数：1
供职机构：天津工业大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇日志
  • 1篇日志挖掘
  • 1篇子群
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇WEB日志
  • 1篇WEB日志挖...
  • 1篇HADOOP
  • 1篇K-MEAN...

机构

  • 1篇天津工业大学
  • 1篇天津大学

作者

  • 1篇任淑霞
  • 1篇李春青
  • 1篇冉娟
  • 1篇杨勇

传媒

  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于粒子群优化的k-means改进算法实现Web日志挖掘被引量：8
2016年
针对传统的k-means算法对庞大的Web日志数据进行挖掘处理时,有对初始聚类中心的选择敏感等缺点,容易对聚类准确率产生一定影响等问题,在Hadoop云平台基础上结合粒子群优化(PSO)提出改进的k-means算法。该算法使得k-means算法不受初始聚类中心的影响,并且在Hadoop平台上实现了算法的Map Reduce编程。数学分析和实验结果证明:该改进算法与传统的k-means算法相比具有更高的聚类准确率,与串行单机算法相比运行效率也有很大的提升。
杨勇任淑霞冉娟李春青
关键词：HADOOPK-MEANS粒子群优化日志挖掘
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共1页<1>
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