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Voronoi图是一种按隔绝举行空间分别的普通数据构造,反馈的是一种一致周旋一切天生元的理念状况,但在本质运用中,天生元的感化范畴受百般成分的感化,所以需在普遍Voronoi图的普通上,对天生元付与权重,形成加权Voronoi图。加权Voronoi的天生本领重要分为矢量法和栅格法。矢量法计划精度高,但数据构造搀杂,处置线状和面状天生元较艰巨。当面对洪量搀杂的本质舆图数据时,矢量本领不许很好地满意实际需要。栅格法固然天生精度遭到控制,但不妨举行大肆天生元的建立,能较好地处置搀杂空间实业。其余,本质舆图数据表露大范围、洪量化趋向,串行的栅格本领计划功效不高,并行化处置为其供给了一个灵验的矫正和优化计划。保守的Voronoi图并行本领常常是鉴于MPI、OpenMP、GPU等并行情况,固然不妨高效并行地天生Voronoi图,但遭到底层摆设和实行详细等成分的控制,而MapReduce因其高真实性、高功效且能安置于便宜硬件摆设等便宜,简化了散布式步调安排,普及了计划本能,不妨较好地处置大范围数据的Voronoi图计划题目。所以,正文对加权Voronoi图在MapReduce模子下的并行天生算法及其运用举行了深刻接洽,重要处事囊括:(1)对加权Voronoi图的基础观念、运用、天生算法等关系表面举行了阐明,商量了Hadoop平台的关系本领,为后续接洽供给了表面引导。(2)对准保守加权Voronoi图栅格天生算法计划功效不高的缺点,提出了一种鉴于MapReduce模子的加权Voronoi图并行算法,并在Hadoop集群上对算法的加快比和可扩充性举行了试验领会。(3)正文将加权Voronoi图运用于超级市场引荐和浑水处置厂筹备构造题目。对准超级市场引荐题目,以群众点评网的超级市场用户评阅数据为按照,给出了一种归纳多种用户评介目标的权重决定本领,运用加权Voronoi图,为用户引荐最优的巨型归纳性超级市场。对准浑水处置厂筹备构造题目,经过将断裂点模子中的“范围”参数引入到加权Voronoi图中,建立了鉴于加权Voronoi图的浑水处置厂的负担地区界定模子,为浑水处置厂的筹备构造供给参考。
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