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J-GLOBAL ID：201702290474813147   整理番号：17A1890965

分散型データフロークラスタリングアルゴリズムとStormに基づく実現【JST・京大機械翻訳】

Distributed Data Stream Clustering Algorithm and Its Implementation with Storm

著者 (3件)： Wan Xingui (南京郵電大学 計算机学院,江蘇 南京,210003) ,  Li Lingjuan (南京郵電大学 計算机学院,江蘇 南京,210003) ,  Ma Ke (南京郵電大学 計算机学院,江蘇 南京,210003)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 27  号： 7  ページ： 150-155  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： データストリームクラスタリングアルゴリズムの効率を改善するために,重心距離と密度グリッドに基づくデータストリームクラスタリングアルゴリズム(CDD)を設計し,グリッド構造の更新を通して並列化戦略を実行した。さらに,分散型データストリームクラスタリングアルゴリズム(DCD-Stream)を設計し,提案した。. Distributed Centroid Distance D-Streamと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムはオンラインとオフラインの2つの部分に分割され,オンライン部分はリアルタイムにデータストリームを受信し,局部ノードとグローバルノードを用いてグリッド構造更新の並列化を実現し,全体グリッド構造のインクリメンタル更新を完成した。オフラインの部分はグリッド構造の更新結果に基づいてグローバルクラスタリングを行い、グリッドフレームを保存し、ユーザーの歴史的なクラスタを提供することができる。Stormによってデータストリームを迅速に処理することができて,データストリームマイニングアルゴリズムの性能を著しく改良して,Stormに基づくDCD-Streamアルゴリズムを設計して,実用化することができた。この方式は,メモリデータベースのRedisとメッセージミドルウェアのKafkaの応用を通して,DCD-Streamアルゴリズムのトポロジーを合理的に配置し,実現した。実験結果は,DCD-Streamアルゴリズムが,他のアルゴリズムと比較して,より高いクラスタ化精度とより良い適時性を有して,Stormに基づくDCD-Streamアルゴリズムが実現可能で効果的であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  *クラスタ ,  *アルゴリズム ,  位相幾何学 ,  重心
準シソーラス用語： データストリーム ,  実時間 ,  オフライン ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： data stream clustering ,  distributed ,  centroid distance ,  density grid ,  Storm

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： STORM