基于属性维划分和MapReduce的道路运输信息系统数据聚类

摘要：

针对基于密度的带有噪声空间聚类分析(DBSCAN)的不足,融合了领域知识和划分思想,提出了属性维划分的概念,并论证了基于局部簇合并与核心点计算的剪枝原理,最后结合云计算编程模式MapReduce的特点,给出了DBSCAN的优化方法,并在实际道路运输信息系统数据的聚类分析中得到应用验证.实践证明划分后的数据集易于实现并行聚类数据挖掘,文中优化方法优于一般的统计分析方法.

关键词：道路运输、DBSCAN、属性维、划分、MapReduce、聚类

所属期刊栏目：42

分类号：U495(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61174184;广东省工业科技攻关计划项目2008B010200010;广州市科技支撑项目2011J4300045

在线出版日期：2015-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：122-128,135