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基于MapReduce的相似自连接新方法:过滤和内切圆算法
1
作者
鲍广慧
张兆功
+1 位作者
李建中
玄萍
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期2847-2857,共11页
相似自连接是一个在很多应用领域中很重要的问题.对于海量数据集,MapReduce可以提供一个有效的分布式计算框架,相似自连接操作也同样可以应用在MapReduce框架下.但已有研究工作仍然存在不足,如对于聚集数据区域采用加细划分方法,目的是...
相似自连接是一个在很多应用领域中很重要的问题.对于海量数据集,MapReduce可以提供一个有效的分布式计算框架,相似自连接操作也同样可以应用在MapReduce框架下.但已有研究工作仍然存在不足,如对于聚集数据区域采用加细划分方法,目的是负载平衡,但不易实现.现有的算法不能有效地完成海量数据集的相似自连接操作.为此提出了2个新颖的基于MapReduce的相似自连接算法,其思想是采用坐标过滤技术,形成有效候选集,以及针对聚集区域采用六边形划分的内切圆算法.过虑技术是在等宽网格划分基础上,利用同一维坐标间的距离差与相似性约束阈值ε进行比较,可以明显地减少候选集的数量,也证明了六边形划分是所有正多边形全覆盖中最优的划分方法.实验结果表明:新方法比其他算法有更高的效率,提高效率80%以上,它能够有效地解决有聚集区域的海量数据集的相似自连接问题.
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关键词
海量数据集
过滤
相似自连接
数据划分
HADOOP平台
MapReduce编程模型
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职称材料
题名
基于MapReduce的相似自连接新方法:过滤和内切圆算法
1
作者
鲍广慧
张兆功
李建中
玄萍
机构
黑龙江大学计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期2847-2857,共11页
基金
国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目(2012CB316200)
国家自然科学基金项目(61302139)~~
文摘
相似自连接是一个在很多应用领域中很重要的问题.对于海量数据集,MapReduce可以提供一个有效的分布式计算框架,相似自连接操作也同样可以应用在MapReduce框架下.但已有研究工作仍然存在不足,如对于聚集数据区域采用加细划分方法,目的是负载平衡,但不易实现.现有的算法不能有效地完成海量数据集的相似自连接操作.为此提出了2个新颖的基于MapReduce的相似自连接算法,其思想是采用坐标过滤技术,形成有效候选集,以及针对聚集区域采用六边形划分的内切圆算法.过虑技术是在等宽网格划分基础上,利用同一维坐标间的距离差与相似性约束阈值ε进行比较,可以明显地减少候选集的数量,也证明了六边形划分是所有正多边形全覆盖中最优的划分方法.实验结果表明:新方法比其他算法有更高的效率,提高效率80%以上,它能够有效地解决有聚集区域的海量数据集的相似自连接问题.
关键词
海量数据集
过滤
相似自连接
数据划分
HADOOP平台
MapReduce编程模型
Keywords
massive data sets
filter
similarity self-join
data partition
Hadoop platform
MapReduce
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MapReduce的相似自连接新方法:过滤和内切圆算法
鲍广慧
张兆功
李建中
玄萍
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2016
0
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