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一种用于网站用户行为分析数据的可扩展协同聚类算法

作者:库波; 晁学鹏数据挖掘可扩展hadoop协同聚类用户行为

摘要:网站通常从用户中分析挖掘出其中隐含的规律,为其创造更多的价值。随着互联网的普及,互联网的用户成指数级增长给互联网传统的分析算法带来了极大地挑战。本文针对网站中存在的海量用户数据,设计了基于MapReduce分布式编程框架的协同聚类算法。该算法是分布式并行地统计聚类信息,更加高效地分析处理用户数据,完成网站中的用户行为分析工作。实验表明,本文提出的算法不仅具有很高的加速比,而且具有很好的可扩展性。

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科技通报

《科技通报》(CN:33-1079/N)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《科技通报》多次评为“浙江省优秀期刊”、“华东地区优秀期刊”,是《中国科技论文统计源期刊》、《中国科学引文数据库来源期刊》,中国科技优秀期刊。2000年后先后被《中文优秀期刊要目总览》、《中国优秀期刊(遴选)数据库》、《中国学术期刊文摘》、《中国生物学文摘》、《中国生学文献数据库》等收录。获奖情况:浙江省优秀科技期刊一等奖。

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