分布式数据流聚类算法及其基于Storm的实现

摘要：

为了提高数据流聚类算法的效率,设计并提出了基于质心距离和密度网格的数据流聚类算法-CDD-Stream,并通过对其中网格结构的更新实施了并行化策略,进而设计并提出了一种分布式数据流聚类算法-DCD-Stream(Distributed Centroid Distance D-Stream).该算法分为在线和离线两个部分,在线部分实时接收数据流,利用局部节点和全局节点实现了网格结构更新的并行化,完成了整体网格结构的增量更新;离线部分基于网格结构的更新结果进行全局聚类,并存储网格帧,供用户查询历史簇.充分利用Storm快速实时处理数据流并显著提高数据流挖掘算法性能的优势,设计并实现了基于Storm的DCD-Stream算法实现方案.该方案通过内存数据库Redis和消息中间件Kafka的应用对DCD-Stream算法的拓扑进行了合理部署与实现.对比验证实验结果表明,相对于其他算法,DCD-Stream算法在数据流对象上有相当高的聚类精度和更好的时效性,基于Storm的DCD-Stream算法实现方案是可行且有效的.

关键词：数据流聚类、分布式、质心距离、密度网格、Storm

所属期刊栏目：27

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61302158,61571238

在线出版日期：2017-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：150-155