| 基于PFP的关联规则增量更新算法 |
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| 引用本文： | 郑亚军,胡学钢. 基于PFP的关联规则增量更新算法[J]. 合肥工业大学学报(自然科学版), 2015, 0(4): 500-503,551 |
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| 作者姓名： | 郑亚军 胡学钢 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学 计算机与信息学院,安徽 合肥,230009 |
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| 摘 要： | 对快速增长的数据进行挖掘的有效途径之一是采用增量式更新算法,其中最具代表性的是MRFUP算法。该算法的剪枝策略减少了关联规则的计算,但在处理增长快速的数据时效率过低,且频繁计算新增数据。文章以提高海量数据下关联规则增量更新效率为目标,通过扩展能够并行处理关联规则的PFP算法而提出一种基于PFP的关联规则增量更新算法MRPFP。该算法能充分利用云平台强大的存储和并行计算能力。该算法的实验结果表明,MRPFP处理海量数据的效率优于MRFUP算法,更适用于海量数据的关联规则挖掘。
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| 关 键 词： | 关联规则 Map/Reduce模式 增量更新 并行FP-Growth算法 |
Association rules incremental updating algorithm based on PFP |
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| ZHENG Ya-jun , HU Xue-gang. Association rules incremental updating algorithm based on PFP[J]. Journal of Hefei University of Technology(Natural Science), 2015, 0(4): 500-503,551 |
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| Authors: | ZHENG Ya-jun HU Xue-gang |
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| Affiliation: | ZHENG Ya-jun;HU Xue-gang;School of Computer and Information,Hefei University of Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | association rule Map/Reduce programming pattern incremental updating parallel FP-Grow th algorithm |
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