个性化服务中的并行K-Means聚类算法

摘要

K-Means聚类算法在基于Web日志的个性化服务领域得到广泛的应用,但是在处理海量数据过程中,传统的(单机)K-Means聚类算法存在着可扩展性差、效率低下、运行时闻长等缺点,在充分研究传统K-Means聚类算法的基础上,发现K-Means聚类算法中蕴含的并行性,提出了一种基于用户的并行处理K-Means聚类算法.并将该并行算法应用到个性化服务中对网站用户进行聚类,有效地缩短了用户聚类的时间.