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检索条件"主题词=clustering algorithm for stream data"

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Multi-level Grid Based clustering and GPU Parallel Implementations 14

Multi-level Grid Based Clustering and GPU Parallel Implement...

引用

14th International Symposium on Pervasive Systems, algorithms and Networks (I-SPAN) / 11th International Conference on Frontier of Computer Science and Technology (FCST) / 3rd International Symposium of Creative Computing (ISCC)

作者： Qian, Quan Zhao, Shuai Xiao, Chao-Jie Hung, Che-Lun Shanghai Univ Sch Comp Engn & Sci Shanghai 200444 Peoples R China Shanghai Univ Mat Genome Inst Shanghai 200444 Peoples R China Providence Univ Dept Comp Sci & Commun Engn Taichung Taiwan

ISBN: (纸本)9781538608401

clustering algorithm for stream data, as one of stream data mining technologies, has extensive applications on network traffic analysis, telecommunication, planetary remote sensing, web site analysis, etc. clustering algorithm for stream data has a high demand for real-time processing, but current clustering algorithms for stream data, such as Clustream, Dstream, are all based on sequential algorithms, which are unable to meet the realtime requirement. In this paper, we propose a multi-grid based clustering algorithm for stream data. The algorithm partitions the grid space appropriately on the basis of conventional grid-based DBSCAN clustering algorithm, which can effectively limit the searching scope of grid neighbours to accelerate processing performance. Meanwhile, we utilize CUDA to conduct parallel computing in order to further speed up processing. Through the experiments tested on the KDDCUP-99 open testing dataset, it shows that the processing speed of the algorithm proposed by the paper is 10 times faster than that of the conventional grid-based algorithm and moreover the CUDA based algorithm can achieve an speedup of 3 compared with the algorithm executed on CPU.

关键词： Multi-grid clustering algorithm for stream data GPU parallelization

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