免费论文摘要：鉴于MapReduce的加权Voronoi图并行算法安排与运用

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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