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基于Hadoop的K—Means聚类算法在高校图书馆工作中的应用研究

Study of the application of K-Means Algorithm implemented in Hadoop Platform to the library work of colleges and universities

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【作者】 李萍

【Author】 LI Ping;Zhuhai Campus of Beijing Normal University;

【机构】 北京师范大学珠海分校

【摘要】 文章通过使用Hadoop计算平台,以K-Means算法为例,分析其在Mahout中的并行化策略。通过对读者的借阅数据进行分析研究,应用数据挖掘技术逐步建立应用模型,有效地将数据挖掘技术与图书馆个性化服务紧密地结合在一起。

【Abstract】 In this paper,the borrowing data of readers are analyzed and studied by taking K- Means algorithm as an example and implementing this algorithm in Hadoop calculation platform. Data mining technology is effectively and closely combined with the personalized service of library through the experimental data.

【关键词】 数据挖掘Hadoop图书馆个性化服务MahoutMap/ReduceK-means
【Key words】 data miningHadooplibraryMahoutMap /ReduceK-Means
  • 【文献出处】 大学图书情报学刊 ,Journal of Academic Library and Information Science , 编辑部邮箱 ,2014年05期
  • 【分类号】TP311.13-4;G642
  • 【被引频次】10
  • 【下载频次】357
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