云计算与大数据驱动的SOM聚类数据可视化系统研究与应用

"本篇论文深入探讨了计算机研究领域中基于SOM聚类的数据可视化系统的研究与实现。随着云计算和大数据的崛起，如何有效处理和分析海量、多样化的非结构化和半结构化数据成为亟待解决的问题。研究者首先回顾了数据可视化领域的国内外现状，指出国外在社会网络可视化等方向已有深入研究，而国内也在积极探索数据可视化技术的应用。 文章详细介绍了可视化技术的基本概念和常用方法，包括数据可视化、信息可视化和知识可视化的区别。其中，自组织映射神经网络（Self-Organizing Map, SOM）作为一种重要的聚类算法被重点关注。SOM通过其独特的拓扑结构、聚类过程和学习机制，能够将高维数据降维并形成易于理解的二维或三维映射。然而，论文也指出了SOM算法在实际应用中的局限性，如网络结构、初始权值设定等方面的不足。 针对这些问题，作者提出了SOM聚类算法的改进策略，通过引入新的网络拓扑结构和权值初始化方法，优化了聚类效果，并通过实验对比展示了改进算法的优势。接下来，论文转向了具体的应用场景，即在微信等社交领域中设计和实现了基于SOM的可视化系统。系统设计考虑了数据获取、用户管理、数据载入等功能模块，重点介绍了基于SOM的聚类可视化模块，能实时处理和呈现动态数据，满足数据时效性需求。 最后，作者总结了论文的主要成果，强调了SOM聚类在大数据时代数据可视化中的重要价值，并对未来的研究方向进行了展望，包括如何进一步提升算法性能，以及与其他技术的融合应用等。整体来看，这篇论文为理解和应用SOM聚类进行数据可视化提供了一套实用且有创新性的解决方案，对于推动数据处理和分析技术的发展具有重要意义。"