基于MapReduce的Apriori算法并行化

Apriori是挖掘关联规则最经典的算法之一,针对该算法存在的瓶颈问题研究了基于MapReduce编程框架的简单Apriori并行算法;并在简单Apriori并行算法的基础上提出一种采用固定多阶段结合挖掘策略的改进算法——多阶段并行算法。实验结果表明,改进算法能缩短挖掘时间,提高执行的效率。     

基于云计算的并行k-means算法研究

针对传统k-means聚类算法面对海量数据存在时间复杂度急剧增加的问题,结合云计算的优势,提出基于MapReduce编程框架来实现k-means聚类算法的并行化处理。Map函数完成每个样本记录到聚类中心的距离计算并标记其所属聚类类别,Reduce函数汇总中间结果并计算出新的聚类中心,供下一轮迭代使用。通过实验表明:基于MapReduce的并行化k-means聚类算法具有较好的加速比和良好的扩展性。