本文選題：大數(shù)據(jù) + 聚類算法　； 參考：《計算機科學》2016年S1期

【摘要】：隨著數(shù)據(jù)量的迅速增加,如何對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行有效的聚類成為挑戰(zhàn)性的研究課題。面向大數(shù)據(jù)的聚類算法對傳統(tǒng)金融行業(yè)的股票投資分析、互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)中的客戶細分等金融應用領域具有重要價值。對已有的大數(shù)據(jù)聚類算法進行了詳細劃分,并比較了每種聚類算法的優(yōu)缺點,進一步總結(jié)了已有研究存在的問題,最后對未來的研究方向進行了展望。
[Abstract]:With the rapid increase of data volume, how to cluster large-scale data effectively becomes a challenging research topic. The clustering algorithm oriented to big data is of great value to the financial application fields such as stock investment analysis in traditional financial industry and customer segmentation in Internet finance industry. The existing big data clustering algorithms are divided in detail, the advantages and disadvantages of each clustering algorithm are compared, and the existing problems are summarized. Finally, the future research direction is prospected.
【作者單位】： 中央財經(jīng)大學信息學院;
【基金】：北京高等學校青年英才計劃項目(YETP0988)資助
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2036556