一种基于基因表达式编程的串行聚类算法并行化研究

发布时间：2018-07-03 14:30

  本文选题：聚类算法 + 基因表达式编程　； 参考：《中南民族大学学报(自然科学版)》2017年04期

【摘要】：为进一步解决基于用户的协作过滤技术的扩展性问题,利用基因表达式编程(GEP)的并行性优势,与已有的串行聚类DBSCAN算法进行融合,使得串行程序并行化,提出了一种GEP-DBSCAN协作过滤聚类算法来寻找最近邻居,改进基于密度的协作过滤方法,实验证明了算法的有效性以及提高了时间效率.
[Abstract]:In order to further solve the scalability problem of user based collaborative filtering technology, using the parallelism advantage of gene expression programming (GEP) and the integration of the existing serial clustering DBSCAN algorithm, the serial program is parallelized, and a GEP-DBSCAN collaborative filtering clustering algorithm is proposed to find the nearest neighbor and improve the cooperation based on density. Experimental results show that the algorithm is effective and time efficient.
【作者单位】： 广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室;广西教育学院培训学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61262028)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2093965