摘要：时空复杂度较高以及物理机器内存不足,会导致传统聚类算法不能有效地分析处理大规模数据网络。针对该问题,在MapReduce分布式模型的基础上,提出一种网络数据分布式聚类算法。根据MRC理论设计有限MapReduce轮数,控制混洗过程所需时间,利用Map内合并技术对网络流量进行控制,在进行中间结果合并时仅对社团合并,而不考虑社团内部节点,以控制内存开销。使用模拟生成的数据在集群中进行实验,结果表明,当数据规模和集群规模增大时,该算法具有较好的加速比和扩展性。

摘要：首个信息质量(IQ)专业硕士学位是为培养在行业和政府部门就职的专业人才,并为学生提供进一步深造机会而设置的。课程设置是以获美国计算机学会和国际信息系统协会批准的信息系统专业研究生培养方案示范课程和指导方针为指导,充分体现两大主要教育创新:(1)课程设计的跨学科方法;(2)理论与实践相结合。为适应行业发展需求,该课程的目标是要培养能够解决当前和未来信息质量问题的领军人物。采用问题式学习与基础学习相结合的教学方法,可以非常有效地帮助学生掌握课程内容。许多课程的内容都是以过去20多年的研究成果和实践为基础。课程设置旨在运用现代工具和技术,紧密地把信息质量理论与行业最佳实践有机地结合在一起,包含了对成功信息质量专业人员来说至关重要的一系列技能。信息质量是一个跨学科领域,涉及全面质量管理、数据库、信息质量核心知识、变更管理、项目管理以及信息质量政策和策略等领域。课程采用案例研究、动手实验、理论学习以及团队项目的方式进行教学,以丰富学生的学习经验。通过学习,学生将掌握信息质量领域广泛和深入的知识,具备解决实际问题,开展研究工作的能力。