K-Canopy:一种面向话题发现的快速数据切分算法

针对海量数据上的话题发现任务,提出了一种均匀快速的数据预切分算法。在保证一定精度情况下,通过该算法可以按照数据的语义关联强度快速有效地将数据集切分成大小均匀的子数据集,以支持后续的话题发现算法的并行执行。实验表明,所提出的方法能够快速切分海量数据,保持块内数据的语义关联,大大提升话题发现的效率与质量。