摘要：利用MapReduce編程模型,提出一種并行的加權(quán)k近鄰與離群檢測方法WKNNOM-MR.該算法首先對(duì)輸入數(shù)據(jù)隨機(jī)均勻采樣,在樣本數(shù)據(jù)集中采用信息熵計(jì)算各個(gè)屬性的權(quán)值;然后在集群中的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán),并將其映射到Z-order空間填充曲線,給出了一種基于Z-order的加權(quán)k近鄰查詢方法;根據(jù)每個(gè)對(duì)象與其加權(quán)k近鄰之間的距離計(jì)算離群因子,在兼顧最小距離與平均距離的基礎(chǔ)上,給出離群點(diǎn)檢測算法;最后在具有5個(gè)節(jié)點(diǎn)的Hadoop集群上實(shí)現(xiàn)該算法,并采用人工合成數(shù)據(jù)集、UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性、可擴(kuò)展性和可伸縮性。