De välkända klusteralgoritmerna har använts i stor utsträckning inom olika tillämpningsområden, från dataanalys till logistikapplikationer. Emellertid kan den "means algoritm" påverkas av faktorer såsom det ursprungliga valet av centroider och kan lätt bli instängd i en lokal optimal. I det här dokumentet föreslår vi en förbättrad klusteralgoritm som förstärks av en Tabu Sökstrategi, och som är bättre anpassad för att möta behoven hos big data applikationer. Vår design fokuserar på förbättringar för att dra nytta av parallell bearbetning baserad på Spark-ramverket. Beräkningsexperiment visar överlägsenheten av vår parallella Tabu Sökbaserad klusteralgoritm över en allmänt använd version av den approach som förkroppsligas i det parallella Spark MLlib-systemet, jämföra algoritmer i termer av skalbarhet, noggrannhet och effektivitet.
I forskningen om REF föreslog författarna en förbättrad Tabu Search-strategi som är integrerad med K-means klusteralgoritm.
A Tabu Search based clustering algorithm and its parallel implementation on Spark
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}