Canopy

针对大数据的高维特性及海量性，提出在云计算平台中使用Canopy-Kmeans并行聚类算法。利用三角不等式原理减少计算冗余，显著提升算法执行速度。深入研究了Canopy-Kmeans并行聚类算法，并通过多个不同大小的数据集实验证明，该算法具有良好的加速比、数据伸缩率及扩展性，非常适合于海量数据的挖掘与分析。

协同过滤算法（CF）在推荐系统中面临数据稀疏性和可伸缩性问题。提出了基于类别偏好Canopy-K-means的协同过滤算法（CPCKCF），定义了用户项类别偏好比率（UICPR）并计算UICPR矩阵。CPCKCF算法以Canopy算法为前置步骤，并将其输出作为K-means算法的输入，用于用户数据的聚类和近邻用户预测得分。实验结果基于MovieLens数据集显示，与传统基于用户的协同过滤算法相比，CPCKCF算法提高了计算效率和推荐精度约2.81%。

k-means算法的测试数据已经准备就绪，同时进行了与canopy算法的对比分析。