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面向海量数据的并行KMeans算法被引量：32: 2012年; 针对海量数据的特性及KMeans算法的并行特性,提出了一种基于MapReduce编程框架的并行聚类算法,给出了算法的主要设计方法和策略.Map函数计算出每个记录所属的簇并用簇标号来标记;为了减少网络流量,利用Combine函数合并了本地的簇中的样本和;Reduce函数合并簇中所有的记录,并重新计算聚类的中心,供下一轮MapReduce迭代使用.最后用不同大小的数据集对改进算法的效率及伸缩性进行了验证,结果表明基于Hadoop的并行KMeans算法适合于海量数据的分析和挖掘.; 周丽娟王慧王文伯张宁; 关键词：海量数据云计算数据挖掘

基于云平台的本体融合技术研究: 大数据时代的到来预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据的前景和目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的。而通过云计算的形式,将这些数据筛选处理分析,提取出有用的信息,已经成为数据挖掘领域的重要研究方向。 ...; 王文伯; 关键词：云计算本体融合 OWL语言; 文献传递

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王文伯