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FP-Growth的并行加权关联规则挖掘算法
引用本文:李翔,刘韶涛. FP-Growth的并行加权关联规则挖掘算法[J]. 华侨大学学报(自然科学版), 2014, 0(5): 523-527. DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.2014.05.0523
作者姓名:李翔  刘韶涛
作者单位:华侨大学 计算机科学与技术学院, 福建 厦门 361021
基金项目:国务院侨办科研基金资助项目
摘    要:基于FP-Growth算法,提出一种并行加权的关联规则挖掘(PWARM)算法,证明其满足加权向下封闭性.使用MapReduce计算模型,在分布式集群中并行挖掘出关联规则.实验结果表明:该算法可以满足数据权重不同的需求,且在处理大数据集时能有效地提高挖掘的效率.

关 键 词:关联规则挖掘  并行加权  FP-Growth算法  MapReduce  加权频繁项集

A Parallel Weighted Association Rule Mining Algorithm on FP-Growth
LI Xiang,LIU Shao tao. A Parallel Weighted Association Rule Mining Algorithm on FP-Growth[J]. Journal of Huaqiao University(Natural Science), 2014, 0(5): 523-527. DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.2014.05.0523
Authors:LI Xiang  LIU Shao tao
Affiliation:College of Computer Science and Technology, Huaqiao University, Xiamen 361021, China
Abstract:Proposeing a parallel weighted association rule mining(PWARM)algorithm on FP-Growth algorithm. Testified that the algorithm is satisfy weighted downward closure property, using MapReduce mining association rules in parallel in a distributed cluster. Experimental analysis shows that this algorithm can satisfy the demand of mining the data with different weight in the database, and in dealing with large data sets to speed up the efficiency of mining.
Keywords:association rule mining  parallel weighted  FPGrowth algorithm  MapReduce  weighted frequent items
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