✅博主简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。

✅成品或者定制，扫描文章底部微信二维码。

(1) 基于测地距离的初始点选取及核密度估计的参数自适应方法

DBSCAN聚类算法在执行相似重复记录检测任务时，初始点的选择质量直接影响聚类结果的准确性和稳定性。传统方法采用随机选取或按数据存储顺序遍历的方式确定初始扫描点，这种策略未能充分考虑数据在特征空间中的实际分布状况，容易导致算法从稀疏区域开始扩展，进而影响核心点的正确识别和簇的合理划分。在相似重复记录检测场景中，记录之间的相似度差异通常非常细微，距离粒度较细，采用不恰当的初始点可能使算法将本应归为同一簇的相似记录错误地划分到不同簇中，或者将差异较大的记录错误地合并在一起。

为解决上述问题，本研究采用测地距离替代传统欧氏距离来度量数据点之间的真实距离。欧氏距离仅计算两点之间的直线距离，无法准确反映数据流形的内在几何结构，当数据分布呈现非凸形态或存在弯曲流形时，欧氏距离会严重低估或高估实际的相似性差异。测地距离则沿着数据流形表面计算最短路径长度，能够更准确地捕捉数据点之间的本质联系。在具体实现中，首先构建数据点的K近邻图，将每个数据点与其K个最近邻点相连，边的权重为对应的欧氏距离；然后采用Dijkstra算法或Floyd算法计算任意两点之间的最短路径长度，该路径长度即为测地距离的近似值。在此基础上，引入共享最近邻相似度作为辅助度量指标，共享最近邻相似度通过计算两个数据点共同拥有的近邻数量来衡量其相似程度，能够有效识别处于同一密度区域的数据点。综合测地距离和共享最近邻相似度，计算每个数据点的局部密度值，选取局部密度最大的点作为初始点，从而保证聚类过程从最具代表性的核心区域开始扩展。

针对DBSCAN算法对邻域半径和最小点数两个参数敏感的问题，本研究设计了基于核密度估计的参数自适应选取方法。大多数真实数据集呈现密度不均匀分布的特征，不同区域的数据疏密程度差异显著，采用固定参数难以适应这种复杂的分布状况。核密度估计是一种非参数的概率密度估计方法，通过在每个数据点处放置一个核函数并对所有核函数求和来估计数据的概率密度分布。本研究选用高斯核函数进行密度估计，根据估计得到的密度分布特征自动确定邻域半径的候选值范围，在密度较高的区域采用较小的邻域半径以实现精细划分，在密度较低的区域采用较大的邻域半径以避免过度分割。同时，密度阈值参数也根据局部密度的统计特征进行自适应调整，使得核心点的判定标准能够随数据分布动态变化。

(2) 基于中文特性的N-Gram模型适应性优化方法

中文数据的处理是DBSCAN算法在相似重复记录检测应用中面临的重要挑战。与英文等拼音文字不同，中文具有独特的语言特性，包括没有明显的词边界分隔、存在大量形近字和同音字、缩写形式多样、虚词使用灵活等特点。这些特性给相似度计算带来了显著的干扰，传统的字符级相似度度量方法往往无法准确识别语义层面的相似性。N-Gram模型作为当前应用最广泛的文本相似度计算方法，通过将文本切分为连续的N个字符或词语序列来构建特征表示，但该模型在处理中文数据时同样存在适应性不足的问题。

为提高N-Gram模型对中文数据的适应能力，本研究首先引入中文分词系统对原始文本进行预处理。分词系统能够将连续的中文字符序列切分为具有独立语义的词语单元，消除了中文无词边界带来的歧义问题。在分词的同时进行词性标注，识别出名词、动词、形容词等实词以及助词、介词等虚词，根据词性信息对词语赋予不同的重要性权重。实词通常承载主要的语义信息，在相似度计算中应赋予较高权重；虚词主要起语法连接作用，语义贡献较小，应赋予较低权重或直接过滤掉。此外，针对数据集中的关键字段设计等级权重转换机制，将姓名、地址、电话号码等重要字段的权重设置为较高值，将备注、描述等辅助字段的权重设置为较低值，从而构建符合中文特性和业务逻辑的加权重复矩阵。

在相似度计算环节，采用Pair-wise比较方法对记录对进行逐一比对。该方法能够有效处理记录中存在的拼写错误、字符缺失、顺序颠倒等常见问题，对于中文缩写和别名也具有较好的识别能力。具体实现时，将两条记录的对应字段提取出来，分别进行分词和权重赋值，然后计算字段级别的相似度分数，最后按照字段权重进行加权汇总得到记录级别的总体相似度。为进一步提高检测精度，设计了二次聚类策略，首先使用优化后的DBSCAN算法进行粗粒度聚类，识别出可能包含相似重复记录的候选簇；然后在每个候选簇内部使用更严格的相似度阈值进行细粒度筛选，剔除误判的记录对，最终输出高置信度的相似重复记录集合。

(3) 基于Spark平台的分布式用户分类系统实现

为验证所提优化算法的实际应用效果，本研究基于Spark大数据处理平台设计并实现了用户分类原型系统。Spark作为新一代分布式计算框架，具有内存计算、弹性分布式数据集、丰富的算子库等优势，能够高效处理大规模数据集上的聚类分析任务。系统的整体架构分为数据接入层、数据处理层、算法计算层和结果展示层四个层次，各层之间通过标准接口进行数据交换和功能调用。

在需求分析阶段，明确了系统需要支持的核心功能，包括多源异构数据的导入与预处理、相似重复记录的自动检测与标记、检测结果的可视化展示与导出、算法参数的在线配置与调优等。数据接入层负责对接各类数据源，支持关系型数据库、CSV文件、JSON文件等多种格式的数据导入，并提供数据格式校验和字段映射功能。数据处理层实现数据清洗、缺失值填充、异常值处理等预处理操作，将原始数据转换为适合聚类分析的标准格式。算法计算层是系统的核心模块，集成了改进的DBSCAN聚类算法和中文适应性优化方法，利用Spark的并行计算能力实现大规模数据的高效聚类。

import numpy as np from collections import defaultdict from scipy.spatial.distance import cdist from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import heapq class OptimizedDBSCAN: def __init__(self, min_samples=5, use_geodesic=True, k_neighbors=10): self.min_samples = min_samples self.use_geodesic = use_geodesic self.k_neighbors = k_neighbors self.labels_ = None def compute_geodesic_distance(self, X): n_samples = X.shape[0] nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=self.k_neighbors).fit(X) distances, indices = nbrs.kneighbors(X) graph = defaultdict(list) for i in range(n_samples): for j, dist in zip(indices[i], distances[i]): graph[i].append((j, dist)) graph[j].append((i, dist)) geodesic_matrix = np.full((n_samples, n_samples), np.inf) for source in range(n_samples): dist = [np.inf] * n_samples dist[source] = 0 pq = [(0, source)] while pq: d, u = heapq.heappop(pq) if d > dist[u]: continue for v, w in graph[u]: if dist[u] + w < dist[v]: dist[v] = dist[u] + w heapq.heappush(pq, (dist[v], v)) geodesic_matrix[source] = dist return geodesic_matrix def compute_shared_nearest_neighbors(self, X): nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=self.k_

如有问题，可以直接沟通

👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇