• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于Hadoop的多核果蠅—Kmeans聚類算法

    2018-05-15 08:31:14李小川劉媛華
    軟件導(dǎo)刊 2018年4期

    李小川 劉媛華

    摘 要:針對Kmeans算法對海量數(shù)據(jù)聚類效率過低的不足,基于Hadoop的分布式架構(gòu)思想,提出一種多核果蠅-Kmeans聚類算法(MKFOA-Kmeans)。以每次迭代后果蠅位置為聚類中心進行一次Kmeans聚類算法,綜合了果蠅優(yōu)化算法強全局搜索能力以及Kmeans算法強局部搜索能力的優(yōu)點。MapReduce框架簡化了算法執(zhí)行過程,避免了由于存儲空間不足而造成的算法失效。在由普通硬件搭建的Hadoop平臺下進行仿真實驗,表明MKFOA-Kmeans算法對大數(shù)據(jù)的聚類準確率高,并且隨著數(shù)據(jù)量的增加,聚類效率優(yōu)勢也愈加明顯。

    關(guān)鍵詞:大型數(shù)據(jù)聚類;Hadoop;果蠅算法;多核;Kmeans算法

    DOI:10.11907/rjdk.172611

    中圖分類號:TP312

    文獻標識碼:A 文章編號:1672-7800(2018)004-0051-03

    Abstract:In order to overcome the disadvantage of low efficiency of massive data clustering of the Kmeans algorithm, a multi-kernel FOA-Kmeans clustering algorithm based on Hadoop is proposed. Using the positions of artificial flys as the clustering center, the new algorithm combines the strong global searching ability of the fly optimization algorithm and the strong local searching ability of the Kmeans algorithm. The MapReduce programming framework simplifies the execution of the algorithm and avoids the failure of the algorithm due to insufficient storage space of computer. Simulations on Hadoop platform constructed by common computers show that MKFOA-Kmeans algorithm has high accuracy for massive data clustering, and the clustering efficiency becomes more obvious with the increase of data.

    Key Words:massive data clustering; Hadoop; fly optimization algorithm; multiple kernels; Kmeans Algorithm

    0 引言

    隨著移動互聯(lián)網(wǎng)等信息科技的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)量級呈爆炸式增長,如何挖掘并利用有效數(shù)據(jù)成為各界關(guān)注的熱點。聚類是數(shù)據(jù)挖掘中一個重要的方向,通過無監(jiān)督學(xué)習確定合適的聚類中心,使其類內(nèi)間距盡量小而類間間距盡量大。Kmeans算法因原理簡單、局部搜索能力強等優(yōu)點而成為經(jīng)典的聚類算法,但其全局搜索能力較差,容易陷入局部最優(yōu)值,尤其在對大型數(shù)據(jù)聚類時效率過低,算法滯慢劣勢明顯。很多學(xué)者對Kmeans算法進行了改進,文獻[2]在粒子群算法中引入小概率變異事件,以有效克服Kmeans算法后期收斂速度慢的缺陷。文獻[3]將蟻群算法的搜索方向性與Kmeans算法結(jié)合,成功應(yīng)用在系統(tǒng)協(xié)同分類中,但搜索速度較慢。文獻[4]提出一種基于人工蜂群的Kmeans算法,提高了全局搜索能力,但在處理大型數(shù)據(jù)時效率較低。近年來,針對海量數(shù)據(jù)的Kmeans算法改進研究越來越多,文獻[5]提出了基于Hadoop平臺的Canopy和Kmeans混合算法,在處理大型新聞數(shù)據(jù)時取得了較好的效果。文獻[6]提出一種基于改進蜂群的Kmeans算法,在Hadoop平臺下運行具有良好的可擴展性。

    果蠅算法是一種基于生物學(xué)仿生的新型智能優(yōu)化算法,具有參數(shù)少、收斂快、全局搜索能力強等優(yōu)點,目前已經(jīng)成功應(yīng)用在函數(shù)優(yōu)化、紡絲性能預(yù)測[7]、作業(yè)車間調(diào)度[8]、變壓器故障診斷[9]等領(lǐng)域。本文采用自適應(yīng)步長改進果蠅算法與Kmeans算法結(jié)合,根據(jù)MapReduce編程模型設(shè)計適合在Hadoop平臺運行的算法流程,綜合了果蠅算法的強全局搜索能力,Kmeans算法的強局部搜索能力以及Hadoop分布式框架的并行搜索效率,為海量數(shù)據(jù)的聚類方法提供了一種新思路。

    1 相關(guān)方法

    1.1 Kmeans聚類算法

    1.2 果蠅優(yōu)化算法

    1.3 Hadoop平臺

    Hadoop平臺是由多個普通硬件構(gòu)成的分布式運行環(huán)境,其目標是建立一個并行處理大數(shù)據(jù)的可擴展軟件框架[13],運行環(huán)境主要包括HDFS和MapReduce組件。HDFS是Google分布式文件系統(tǒng),具有低成本、高容量、高穩(wěn)定性等特點;MapReduce是一個編程模型,以計算機集群為平臺,編寫處理大數(shù)據(jù)的并行化程序。Map Reduce執(zhí)行過程分為Map和Reduce兩個階段,Map對輸入的鍵值對(key-value)進行分割并處理后輸出結(jié)果,Reduce以Map的輸出作為輸入進行程序處理后輸出最終結(jié)果,MapReduce的執(zhí)行模型如圖1所示:

    2 基于Hadoop的MKFOA-Kmeans算法

    2.1 MKFOA-Kmeans算法與算法編碼

    果蠅優(yōu)化算法中,當果蠅群體完成靠嗅覺覓食的階段后,所有果蠅飛向味道濃度最大的果蠅,將味道濃度最大的果蠅抽象為一個中心點,則該過程可以理解為果蠅群體向中心聚集。

    根據(jù)上述觀點,對果蠅算法進行改進,選取味道濃度總和最大的k只果蠅作為聚類中心,其它果蠅以距離判定準則劃分到相應(yīng)的類中,提出基于多核果蠅-Kmeans算法。設(shè)樣本數(shù)據(jù)為S={sDi|i=1,2,…n},從中隨機選取k個數(shù)據(jù)作為初始果蠅種群,編碼方式如下:

    2.2 適應(yīng)度函數(shù)

    采用Kmeans算法聚類時,類內(nèi)數(shù)據(jù)個數(shù)多且類內(nèi)間距小的聚類結(jié)果較優(yōu),由此構(gòu)造如下適應(yīng)度函數(shù):

    式(8)~(9)中,CNi為第i個類內(nèi)的數(shù)據(jù)個數(shù),CDi為第i個類內(nèi)數(shù)據(jù)與聚類中心之間的距離和,V為聚類結(jié)果評價量。

    2.3 基于Hadoop的MKFOA-Kmeans算法步驟

    果蠅-Kmeans算法在對大型數(shù)據(jù)進行聚類時仍存在計算內(nèi)存不足、收斂速度慢等問題,為解決以上問題,根據(jù)MapReduce編程模型對算法進行并行化處理,計算步驟如下:

    Step1初始化各參數(shù),輸入待聚類數(shù)據(jù)樣本,設(shè)置聚類數(shù)k,最大迭代次數(shù)G,果蠅基本步長ld,當前迭代t=1。

    Step2 隨機選擇樣本中的k個數(shù)據(jù)作為初始果蠅群體。

    Step3 啟動MapTask1,以樣本數(shù)據(jù)索引號以及聚類中心(果蠅群體坐標)索引號作為key輸入,樣本數(shù)據(jù)距各聚類中心距離作為value輸出;啟動ReduceTask1,以MapTask1的輸出作為輸入,根據(jù)距離判斷原則進行聚類,輸出聚類結(jié)果。

    Step4 啟動MapTask2,以聚類中心索引號作為key輸入,根據(jù)公式(8)計算每個類的適應(yīng)值作為value輸出;ReduceTask2以MapTask2的輸出作為輸入,輸出最佳果蠅個體,記錄最佳果蠅個體和聚類結(jié)果評價量V。

    Step5 對除最佳果蠅個體外的其它果蠅進行迭代尋優(yōu),啟動MapTask3,以聚類中心索引號作為key輸入,由公式(2)計算移動步長L并作為value輸出;啟動ReduceTask3,以MapTask3的輸出作為輸入,由公式(2)更新果蠅的位置。

    Step6 令t=t+1,轉(zhuǎn)Step3,若V(t)>V(t-1),則執(zhí)行Step5,否則果蠅群體回滾到t-1代的果蠅群體后執(zhí)行Step5。

    Step7 若t>G,則算法結(jié)束,輸出聚類結(jié)果,否則轉(zhuǎn)Step3繼續(xù)迭代。

    3 仿真實驗結(jié)果及分析

    3.1 仿真實驗環(huán)境

    本文算法運行環(huán)境為四臺單核處理器,4GB內(nèi)存,300GB硬盤,CentOS7.0操作系統(tǒng)的PC機搭建的Hadoop計算機集群,Hadoop版本為2.6.0,JDK版本為1.7.0。其中一臺作為NameNode,另外3臺作為DataNode。

    3.2 仿真實驗1

    為驗證本文所提MKFOA-Kmeans算法及其在Hadoop平臺上進行聚類的可行性和準確性,首先選取5個不同大小和維數(shù)的UCI標準數(shù)據(jù)集(如表1所示)進行實驗,每種算法獨立運行20次。

    由表2可見,在對4個不同的數(shù)據(jù)集進行聚類時,MKFOA-Kmeans和基于Hadoop平臺的MKFOA-Kmeans的聚類準確性差別不大,但均明顯高于Kmeans算法的聚類準確性,說明本文改進的Kmeans算法在數(shù)據(jù)聚類方面具有較好的可行性。

    3.3 仿真實驗2

    通過實驗1已經(jīng)驗證了MKFOA-Kmeans和Hadoop-MKFOA-Kmeans的聚類可行性與準確性,但是測試集數(shù)據(jù)量均相對較小,為了更好地驗證Hadoop-MKFOA-Kmeans在對海量數(shù)據(jù)進行聚類的優(yōu)勢,本文隨機生成6個類數(shù)和維數(shù)相同但數(shù)據(jù)量不同的數(shù)據(jù)集(如表3所示)進行實驗,并與文獻[6]所提的ACO-Kmeans算法聚類結(jié)果進行對比,每種算法獨立運行20次。

    由表4可知,對于DataBase1與DataBase2而言,基于Hadoop平臺的并行算法運行時間要大于Kmeans和MCFOA-Kmeans,這是因為對于較小數(shù)據(jù)集的聚類,Hadoop分布式計算機集群不斷讀寫花費的時間要大于算法實際運行時間。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增大,基于Hadoop平臺并行計算的效率優(yōu)勢也愈發(fā)明顯。對于DataBase5與DataBase6,由于計算機內(nèi)存溢出導(dǎo)致Kmeans和MCFOA-Kmeans算法失效,基于Hadoop平臺的兩種算法均可執(zhí)行聚類過程,但本文提到的基于Hadoop的MCFOA-Kmeans算法平均運行時間要略少于文獻[6]所提到的算法。總體而言,本文所提的基于Hadoop的MCFOA-Kmeans算法在對海量數(shù)據(jù)進行聚類時表現(xiàn)出了較優(yōu)的性能。

    4 結(jié)語

    本文首次將果蠅算法應(yīng)用在數(shù)據(jù)聚類領(lǐng)域,重新設(shè)計了擁有多個互相獨立的最優(yōu)果蠅多核果蠅優(yōu)化算法,并將其與Kmeans算法結(jié)合,提出了基于Hadoop平臺的多核果蠅-Kmeans算法,解決了Kmeans算法對海量數(shù)據(jù)聚類效率低甚至失效的不足。在Hadoop搭建的計算機集群上對UCI庫中的數(shù)據(jù)集和隨機生成的不同規(guī)模數(shù)據(jù)集進行仿真實驗,表明本文所提算法在處理海量數(shù)據(jù)時具有較高的效率與準確性,為海量數(shù)據(jù)有效聚類提供了一種思路。

    參考文獻:

    [1] 周麗娟,王慧,王文伯,等.面向海量數(shù)據(jù)的并行KMeans算法[J].華中科技大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2012,40(S1):150-152.

    [2] 陶新民,徐晶,楊立標,等.一種改進的粒子群和K均值混合聚類算法[J].電子與信息學(xué)報,2010,32(1):92-97.

    [3] 莫贊,羅世雄,楊清平,等.基于K-means算法的改進蟻群聚類算法及其應(yīng)用[J].系統(tǒng)科學(xué)學(xué)報,2012,20(3):91-95.

    [4] 喻金平,鄭杰,梅宏標.基于改進人工蜂群算法的K均值聚類算法[J].計算機應(yīng)用,2014,34(4):1065-1069+1088.

    [5] 趙慶.基于Hadoop平臺下的Canopy-Kmeans高效算法[J].電子科技,2014,27(2):29-31.

    [6] 虞倩倩,戴月明,李晶晶.基于MapReduce的ACO-Kmeans并行聚類算法[J].計算機工程與應(yīng)用,2013,49(16):117-120+136.

    [7] 郭凡,丁永生,郝礦榮,等.基于果蠅算法優(yōu)化支持向量回歸機的紡絲性能預(yù)測[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報,2014,26(10):2360-2364.

    [8] 潘玉霞,謝光,桑紅燕,等.雙目標流水線調(diào)度的動態(tài)雙子群離散果蠅算法[J].計算機工程與應(yīng)用,2017,53(12):140-146.

    [9] 李宗岳,陳志軍,李名遠.基于改進FOA-LSSVM的變壓器故障診斷[J].水電能源科學(xué),2016,34(4):194-197.

    [10] 沈泓,劉順.基于K-means聚類算法的數(shù)據(jù)分析模型應(yīng)用研究[J].軟件導(dǎo)刊,2017,16(3):103-107.

    [11] PAN W T.Using modified fruit fly optimisation algo-rithm to perform the function test and case studies[J].Connection Science,2013,25(2/3):151-160.

    [12] YUAN X F,DAI X,ZHAO J Y,et al.On a novel multi-swarm fruit fly optimization algorithm and its application[J].Applied Mathematics and Computation,2014,233(5):260-271.

    [13] 王彥明,奉國和,薛云.近年來Hadoop國外研究綜述[J].計算機系統(tǒng)應(yīng)用,2013,22(6):1-5+28.

    (責任編輯:劉亭亭)

    一级毛片 在线播放| 国产大屁股一区二区在线视频| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 丝瓜视频免费看黄片| 免费av观看视频| 亚洲丝袜综合中文字幕| 成人鲁丝片一二三区免费| 欧美激情在线99| 搡老妇女老女人老熟妇| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 亚洲国产精品成人久久小说| 国产中年淑女户外野战色| 天堂俺去俺来也www色官网 | 99热6这里只有精品| ponron亚洲| 久久精品国产亚洲av涩爱| 国产乱人偷精品视频| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 成人特级av手机在线观看| 亚洲真实伦在线观看| 日韩欧美精品v在线| 成年女人看的毛片在线观看| 一个人看的www免费观看视频| 特级一级黄色大片| 免费黄频网站在线观看国产| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 天堂俺去俺来也www色官网 | 免费人成在线观看视频色| 男人狂女人下面高潮的视频| 三级毛片av免费| 国精品久久久久久国模美| 日日干狠狠操夜夜爽| 亚洲精品久久午夜乱码| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 精品久久久久久电影网| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 日日啪夜夜爽| 丝瓜视频免费看黄片| 国产69精品久久久久777片| 麻豆乱淫一区二区| 午夜免费激情av| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 九色成人免费人妻av| 亚洲精品国产成人久久av| 精品久久国产蜜桃| 国产成人91sexporn| 嫩草影院精品99| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 日韩欧美国产在线观看| 国产亚洲av嫩草精品影院| 亚洲怡红院男人天堂| 国产永久视频网站| 日韩视频在线欧美| 少妇人妻精品综合一区二区| 我的女老师完整版在线观看| 人人妻人人澡欧美一区二区| 人人妻人人看人人澡| 国产精品久久久久久久久免| 99re6热这里在线精品视频| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 国产精品av视频在线免费观看| 久久亚洲国产成人精品v| 精品久久久精品久久久| 看黄色毛片网站| 国产黄片视频在线免费观看| 欧美变态另类bdsm刘玥| 久久午夜福利片| 91精品伊人久久大香线蕉| 一级片'在线观看视频| 99热网站在线观看| 听说在线观看完整版免费高清| 久久6这里有精品| 51国产日韩欧美| 亚洲在线自拍视频| 欧美激情国产日韩精品一区| 亚洲av日韩在线播放| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 免费人成在线观看视频色| 欧美人与善性xxx| 欧美xxⅹ黑人| 久久久久久久久大av| 中国国产av一级| 精品久久久精品久久久| 秋霞在线观看毛片| 伊人久久国产一区二区| 国产淫语在线视频| 高清视频免费观看一区二区 | 国产精品久久久久久av不卡| 春色校园在线视频观看| 国产中年淑女户外野战色| 一本一本综合久久| 观看美女的网站| 2022亚洲国产成人精品| 久热久热在线精品观看| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 久久精品久久久久久久性| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 国产精品久久视频播放| 久久久久久伊人网av| 99久久精品热视频| 99九九线精品视频在线观看视频| 成年人午夜在线观看视频 | 99视频精品全部免费 在线| 国产一区有黄有色的免费视频 | 日产精品乱码卡一卡2卡三| 久久久欧美国产精品| or卡值多少钱| 亚洲av一区综合| 欧美成人一区二区免费高清观看| 性色avwww在线观看| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 亚洲av二区三区四区| 色综合亚洲欧美另类图片| 一级毛片我不卡| 亚洲在线观看片| 日韩人妻高清精品专区| 一级毛片久久久久久久久女| 亚洲久久久久久中文字幕| 国产高清不卡午夜福利| 久久久国产一区二区| 人妻少妇偷人精品九色| 麻豆成人av视频| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 丰满少妇做爰视频| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品 | 大香蕉97超碰在线| 亚洲三级黄色毛片| av在线观看视频网站免费| 久久99热这里只频精品6学生| 99热这里只有精品一区| 国产一级毛片七仙女欲春2| 成人特级av手机在线观看| 亚洲一区高清亚洲精品| 国产黄片美女视频| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 99热6这里只有精品| 亚洲最大成人中文| 国产成人免费观看mmmm| 欧美xxxx性猛交bbbb| 欧美人与善性xxx| 成人国产麻豆网| 国产亚洲精品久久久com| 少妇的逼水好多| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 日日干狠狠操夜夜爽| videos熟女内射| 午夜福利网站1000一区二区三区| 18禁在线播放成人免费| 高清在线视频一区二区三区| 国产爱豆传媒在线观看| 久久精品久久精品一区二区三区| 中文在线观看免费www的网站| 一区二区三区高清视频在线| 欧美性感艳星| 尤物成人国产欧美一区二区三区| ponron亚洲| 校园人妻丝袜中文字幕| 丝袜喷水一区| av播播在线观看一区| 一二三四中文在线观看免费高清| 日韩欧美国产在线观看| 2022亚洲国产成人精品| 好男人视频免费观看在线| 中文字幕久久专区| 91aial.com中文字幕在线观看| 性插视频无遮挡在线免费观看| 久久久a久久爽久久v久久| 男人舔奶头视频| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 久久久a久久爽久久v久久| 男女边摸边吃奶| 两个人视频免费观看高清| 国产 一区 欧美 日韩| 成人毛片a级毛片在线播放| 18禁在线播放成人免费| 丝袜喷水一区| 91aial.com中文字幕在线观看| av国产久精品久网站免费入址| 一级毛片aaaaaa免费看小| 精品人妻视频免费看| 国产精品久久视频播放| 日韩在线高清观看一区二区三区| 日本色播在线视频| 国产精品女同一区二区软件| 少妇的逼好多水| 亚洲经典国产精华液单| 国产精品无大码| 97超视频在线观看视频| 免费高清在线观看视频在线观看| 搡女人真爽免费视频火全软件| 欧美成人a在线观看| 精品亚洲乱码少妇综合久久| .国产精品久久| 男女下面进入的视频免费午夜| 国产av国产精品国产| 如何舔出高潮| 少妇熟女aⅴ在线视频| 精品不卡国产一区二区三区| 人人妻人人澡欧美一区二区| 最近视频中文字幕2019在线8| 国产美女午夜福利| 可以在线观看毛片的网站| 我的老师免费观看完整版| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 大香蕉97超碰在线| 天堂影院成人在线观看| 亚洲电影在线观看av| 国产精品一区二区三区四区久久| 春色校园在线视频观看| 简卡轻食公司| 国产成人a区在线观看| 十八禁网站网址无遮挡 | 亚洲欧美日韩无卡精品| 免费大片18禁| 麻豆av噜噜一区二区三区| 麻豆成人av视频| 久久国产乱子免费精品| 天美传媒精品一区二区| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 国产成人精品福利久久| 久久精品国产自在天天线| 最近中文字幕高清免费大全6| 午夜精品国产一区二区电影 | 美女被艹到高潮喷水动态| 久久久久久九九精品二区国产| 日日摸夜夜添夜夜爱| 啦啦啦韩国在线观看视频| 美女主播在线视频| 在线免费观看不下载黄p国产| 国产精品.久久久| 有码 亚洲区| 日本三级黄在线观看| 男人舔奶头视频| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 国产亚洲精品av在线| 丰满人妻一区二区三区视频av| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 麻豆国产97在线/欧美| 久久久久久久国产电影| 国产av在哪里看| 免费观看的影片在线观看| 精品少妇黑人巨大在线播放| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 国产精品蜜桃在线观看| 国产高清不卡午夜福利| 日本wwww免费看| 日韩成人av中文字幕在线观看| 国产视频内射| 国产午夜精品论理片| 久久国产乱子免费精品| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 女人久久www免费人成看片| 亚洲精品日韩av片在线观看| 一区二区三区四区激情视频| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 成人亚洲欧美一区二区av| 国产精品人妻久久久影院| 人妻少妇偷人精品九色| 日韩在线高清观看一区二区三区| 91aial.com中文字幕在线观看| 免费观看无遮挡的男女| 亚洲国产精品国产精品| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 高清av免费在线| 一级黄片播放器| 十八禁网站网址无遮挡 | 亚洲av一区综合| 啦啦啦韩国在线观看视频| 久久99热这里只有精品18| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 国产精品一区www在线观看| .国产精品久久| 午夜亚洲福利在线播放| 看黄色毛片网站| 五月玫瑰六月丁香| 日韩欧美国产在线观看| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 久久精品国产亚洲网站| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | kizo精华| 97在线视频观看| 中文在线观看免费www的网站| 婷婷色综合大香蕉| 亚洲成人一二三区av| 国产永久视频网站| 2021少妇久久久久久久久久久| 白带黄色成豆腐渣| 视频中文字幕在线观看| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 天堂影院成人在线观看| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 女人被狂操c到高潮| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 99久久精品国产国产毛片| 免费无遮挡裸体视频| 深爱激情五月婷婷| 国产在线男女| 亚洲国产欧美在线一区| av在线老鸭窝| 国产伦精品一区二区三区视频9| 成年免费大片在线观看| 国产极品天堂在线| 51国产日韩欧美| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 亚洲欧美清纯卡通| 国产熟女欧美一区二区| 午夜老司机福利剧场| 免费大片黄手机在线观看| 国产精品精品国产色婷婷| 日韩一区二区视频免费看| av又黄又爽大尺度在线免费看| 高清在线视频一区二区三区| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 久久久久久久大尺度免费视频| 日日啪夜夜撸| 国产中年淑女户外野战色| 边亲边吃奶的免费视频| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 一区二区三区高清视频在线| av女优亚洲男人天堂| 日本免费在线观看一区| 久久久久九九精品影院| 最近中文字幕2019免费版| 毛片一级片免费看久久久久| 一个人看的www免费观看视频| 亚洲精品久久午夜乱码| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 日韩强制内射视频| 国产亚洲精品av在线| 精品一区在线观看国产| 久久久欧美国产精品| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 久久久精品免费免费高清| 黄色日韩在线| 一级毛片久久久久久久久女| 久久亚洲国产成人精品v| 亚洲自偷自拍三级| 欧美97在线视频| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 国产成人a区在线观看| 国产 亚洲一区二区三区 | 欧美极品一区二区三区四区| av免费观看日本| 国产69精品久久久久777片| 亚洲精品亚洲一区二区| 久99久视频精品免费| 人妻夜夜爽99麻豆av| 一本一本综合久久| 麻豆久久精品国产亚洲av| 毛片女人毛片| 国产午夜福利久久久久久| 高清欧美精品videossex| 高清午夜精品一区二区三区| 亚洲四区av| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 最后的刺客免费高清国语| 欧美最新免费一区二区三区| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 老司机影院毛片| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 九九在线视频观看精品| 国内精品宾馆在线| 日韩欧美 国产精品| 午夜精品在线福利| 中文天堂在线官网| 国产中年淑女户外野战色| 国产黄色免费在线视频| 干丝袜人妻中文字幕| 国产黄频视频在线观看| 欧美 日韩 精品 国产| 亚洲精品日韩av片在线观看| 亚洲久久久久久中文字幕| 成人国产麻豆网| 国产精品蜜桃在线观看| 久久热精品热| 久久国内精品自在自线图片| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 舔av片在线| 国产日韩欧美在线精品| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 能在线免费看毛片的网站| av在线亚洲专区| 色哟哟·www| 天堂影院成人在线观看| 深夜a级毛片| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 日本免费在线观看一区| 好男人视频免费观看在线| 亚洲最大成人中文| 青春草亚洲视频在线观看| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 亚洲av国产av综合av卡| 毛片女人毛片| 亚洲经典国产精华液单| 一级毛片久久久久久久久女| 国产亚洲av片在线观看秒播厂 | av免费观看日本| 能在线免费观看的黄片| 成人亚洲欧美一区二区av| 久久综合国产亚洲精品| 联通29元200g的流量卡| 国产精品av视频在线免费观看| 国产中年淑女户外野战色| 国产有黄有色有爽视频| 国产黄色小视频在线观看| 精品国内亚洲2022精品成人| 久久久久精品久久久久真实原创| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 日本免费在线观看一区| 69av精品久久久久久| 欧美高清成人免费视频www| 在线免费观看的www视频| 久久久久久久大尺度免费视频| 久久久久久久久中文| 精品久久久久久电影网| 欧美一级a爱片免费观看看| 一级a做视频免费观看| 欧美变态另类bdsm刘玥| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 国产一区二区三区综合在线观看 | 欧美另类一区| 国产午夜精品论理片| 免费大片18禁| 久久久久久久久中文| 国产一区二区在线观看日韩| 男人舔女人下体高潮全视频| 性色avwww在线观看| 黄色配什么色好看| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 亚洲丝袜综合中文字幕| 九色成人免费人妻av| 国产探花在线观看一区二区| 亚洲自偷自拍三级| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 亚洲av.av天堂| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 久久这里只有精品中国| 国产一级毛片在线| 91av网一区二区| 麻豆av噜噜一区二区三区| 街头女战士在线观看网站| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 久久久久国产网址| 丰满乱子伦码专区| 精品一区二区三卡| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 少妇被粗大猛烈的视频| 老司机影院成人| 高清午夜精品一区二区三区| 欧美成人一区二区免费高清观看| 久久久久国产网址| 欧美性感艳星| 亚洲在线自拍视频| av免费在线看不卡| 亚洲av电影不卡..在线观看| 亚洲真实伦在线观看| 免费黄色在线免费观看| 久久久久久九九精品二区国产| 亚洲国产色片| 1000部很黄的大片| 成人av在线播放网站| 国产一级毛片七仙女欲春2| 春色校园在线视频观看| 欧美区成人在线视频| 亚洲精品久久午夜乱码| 色5月婷婷丁香| a级毛片免费高清观看在线播放| 免费人成在线观看视频色| 天堂√8在线中文| 免费黄频网站在线观看国产| 久久久久久伊人网av| 嘟嘟电影网在线观看| 亚洲熟女精品中文字幕| 成人亚洲精品av一区二区| 亚洲精品日韩av片在线观看| 免费在线观看成人毛片| 永久免费av网站大全| 最近手机中文字幕大全| 人妻一区二区av| 免费大片18禁| 久久久久国产网址| 青青草视频在线视频观看| 中文字幕久久专区| 国产 一区精品| 国产精品国产三级国产专区5o| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 在线观看国产h片| 欧美变态另类bdsm刘玥| 丰满乱子伦码专区| 午夜福利乱码中文字幕| 精品一区在线观看国产| 男女无遮挡免费网站观看| 午夜久久久在线观看| 欧美在线黄色| 亚洲av男天堂| 一个人免费看片子| av福利片在线| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 久久这里只有精品19| 久久人人爽人人片av| 国产熟女欧美一区二区| 亚洲欧美清纯卡通| 香蕉丝袜av| 色婷婷久久久亚洲欧美| 久久99一区二区三区| a 毛片基地| a级毛片在线看网站| 精品少妇一区二区三区视频日本电影 | 97人妻天天添夜夜摸| 国产福利在线免费观看视频| 97人妻天天添夜夜摸| 麻豆av在线久日| 麻豆乱淫一区二区| 欧美日韩成人在线一区二区| 超碰97精品在线观看| 少妇被粗大猛烈的视频| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 少妇人妻久久综合中文| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 欧美精品国产亚洲| 在线观看免费视频网站a站| 夫妻午夜视频| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 中文字幕人妻丝袜一区二区 | 不卡av一区二区三区| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 9热在线视频观看99| 日韩一本色道免费dvd| 在线免费观看不下载黄p国产| 国产精品国产三级专区第一集| 国产一级毛片在线| 哪个播放器可以免费观看大片| 国产乱来视频区| 国产精品国产三级专区第一集| 久久精品久久久久久久性| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 久久精品亚洲av国产电影网| 999精品在线视频| 大香蕉久久成人网| 晚上一个人看的免费电影| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 久久精品国产亚洲av天美| 午夜av观看不卡| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 日本wwww免费看| 国产在线一区二区三区精| 中国三级夫妇交换| 91成人精品电影| 久久久久视频综合| 国产精品香港三级国产av潘金莲 | 永久网站在线| 日本欧美国产在线视频| 久久99一区二区三区| 亚洲精品日本国产第一区| 久久久久久久久久久久大奶| 久久久久精品性色| 视频在线观看一区二区三区| 人妻系列 视频| 制服诱惑二区| 老女人水多毛片| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 一区福利在线观看| 久久影院123| 九草在线视频观看| 一区二区三区乱码不卡18| 成人毛片a级毛片在线播放| 在线免费观看不下载黄p国产| 69精品国产乱码久久久| 三上悠亚av全集在线观看| 日韩伦理黄色片| 18禁动态无遮挡网站| 日韩中字成人| 男女午夜视频在线观看| 成人国语在线视频| 国产日韩欧美在线精品| 精品午夜福利在线看| 精品国产一区二区三区四区第35| 久久久国产一区二区| 国产成人午夜福利电影在线观看| 天堂8中文在线网| 看十八女毛片水多多多| 中文字幕精品免费在线观看视频| a级毛片在线看网站| 天堂俺去俺来也www色官网| 少妇被粗大猛烈的视频| 天天影视国产精品| 黑人欧美特级aaaaaa片| 国产av精品麻豆| 日韩 亚洲 欧美在线| 91国产中文字幕| 99久久人妻综合| 国产精品人妻久久久影院| 考比视频在线观看| 亚洲国产精品一区三区| 久久精品人人爽人人爽视色| 亚洲综合精品二区| 成人毛片60女人毛片免费| 国产日韩欧美视频二区| 99热国产这里只有精品6| 一个人免费看片子| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 欧美激情极品国产一区二区三区| 一区二区三区乱码不卡18| 最近最新中文字幕大全免费视频 | 中国三级夫妇交换| a级片在线免费高清观看视频| 日本爱情动作片www.在线观看|