探究基于云计算的Web结构挖掘算法

探究基于云计算的Web结构挖掘算法

ID:43967649

大小:59.17 KB

页数:7页

时间:2019-10-17

探究基于云计算的Web结构挖掘算法_第1页
探究基于云计算的Web结构挖掘算法_第2页
探究基于云计算的Web结构挖掘算法_第3页
探究基于云计算的Web结构挖掘算法_第4页
探究基于云计算的Web结构挖掘算法_第5页
资源描述:

《探究基于云计算的Web结构挖掘算法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库

1、探究基于云计算的Web结构挖掘算法摘要:云计算是基于互联网的一种超级计算模式,能够为将Web中的所有数据信息集中在一起,为其提供各种服务。数据挖掘是获取Web网页中的有用的信息,随着互联网的快速发展,Web网页中的数据信息量显著增加,传统挖掘算法已经无法满足用户的实际需求,基于云计算的Web结构挖掘算法,能够打破传统挖掘算法的桎梏,对于Web网页信息和知识的发现提供了很大的便利。文章分析了云计算的特点以及服务模式,探析了一种基于云计算的Web结构挖掘算法,即基于MapReduce的PageRank算法,以供参考。关键词:云计算;Web

2、;结构挖掘算法中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2015)06-0010-02数据挖掘指的是对大量、复杂的数据信息进行分析,然后从中获取有用的数据信息。现如今,重要的数据信息都储存在Web网页上,由此可见研究Web数据挖掘的重要性。但是,随着互联网技术的快速发展,Web网页上的数据信息量不断地增加,网络环境也越来越复杂,想要从Web网页中挖掘出有用的信息,传统的节点计算、储存算法已经远远不能满足需求,基于云计算的Web结构挖掘算法,能够有效地解决传统算法存在的问题,例如,取能力、计算能力、储存能力,能够

3、更加快速、高效的挖掘.计算和储存Web网页的信息和知识。因此,文章针对基于云计算的Web结构挖掘算法的研究具有非常重要的现实意义。1云计算的特点以及服务模式分析1.1云计算的特点云计算是一种基于用户需求,为用户提供主动服务的超级计算模式。云计算能够为用户提供共享的服务模式,并且能够支持多个用户的不同需求。云计算能够满足不同规模的计算需求,由信息和资源处理中心对需求进行快速的分析和调节,并进行云计算。云计算采用按量计费的方式,用户不需要对没有消费的服务买单,这样既能够降低成本,又能够避免造成浪费。1.2云计算的服务模式分析云计算的服务模

4、式主要包括以下几个方面:1)IaaS,InfraslruelureasaService基础设施即服务,根据用户权限,可以直接方位云计算提供的网络宽带、分布式储存、并行运算等基础设置,同时可以根据自己的需求,搭建负荷自己需求的平台;2)PaaS,PlatformasaService平台即服务,云计算能够为用户提供一个平台,包括工具集与软件开发语言,其能够为用户组建一个虚拟的操作系统,用户根据自己的需求在该平台上开发以及部署相应的平台与应用;3)SaaS,Softwareasaservice软件即服务,用户根据自己的需求,使用基于云计算架

5、构的应用程序为自己服务,例如网络储存、在线表格、在线文档、电子邮件等。2基于MapReduce的PageRank算法分析2.1基于MapReduce的PageRank算法的实现2.1.1算法数据准备按照链接结构文件格式将文件转换成针对每一个节点的出链接结构文件,其中预处理数据包由网页上的海量数据信息组成,在map执行的过程中,按照map方法,生成所有起始节点的目标点的,其中key表示起始节点,value表示目标节点,每一个key为初始化PageRank然后输出数据到HDFSo2.1.2算法的实现PageRank算法输出的每个节点,按照

6、Map方法对输入每一行记录的目标节点顺序,按照每个key归类MapReduce框架采集map方法对应的valueo按照reduce方法,将每一个key:页面y,对的所有项进行加和,然后带入公式:Pk+1二dATPk+(1-d)(公式1)计算,其中,PK表示第k次迭代后的PageRank向量,AT表示矩阵的转置矩阵,然后输出所有页面全新的PageRank,即获得所有key初始化的PageRank值,在HDFS中储存所有的计算结果,进行下一次迭代计算。在迭代计算过程中,Mapper对所有起点的目标点生成一个与之对应的partial,然后把

7、所有的partial传送至Mapreduce中。按照PageRank算法的传统计算公式,推算PageRank算法的向量公式,即公式1,因此按照初始向量P0进行向量Pk的递推,过程表现为:P1二dATPO+(1-d)e(公式2)P2二d2(AT)2P0+d(1-d)ATe+(1-d)e(公式3)Pk二+dk(AT)kPO+dk-1(1-d)(AT)k-le+・・・d(1-d)ATe+(1-d)e(公式4)通过上述递推过程,以跨度为2计算公式为:P2=d2(AT)2P0+d(1-d)ATe+(1-d)e迭代并行PageRank改进算法的过

8、程表现为以下几个方面:1)在计算之前,应该先生成和跨度相关的邻接矩阵,以k=2为例,釆用MapReduce计算AT,根据MapReduce过程获得(AT)2,MapReduce在迭代的过程中,以初始PageRank向量、

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。