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| 基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法 | |
| 作者姓名： | 朱付保 白庆春 汤萌萌 朱颢东 |
| 作者单位： | 郑州轻工业学院 计算机与通信工程学院, 郑州 450002 |
| 摘 要： | 针对传统数据流频繁项集计算中效率低、内存消耗大等问题,本文采用并行计算的思想设计了一种基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法,首先,对进行数据分块压缩和传输,其次,将数据频繁项的计算分布在负载均衡的数据节点,可以有效保证数据的执行效率.最后通过一次调度处理合并各个节点产生的频繁项集并进行合并.理论分析和实验对比结果均表明,该算法对于并行处理数据流频繁项集的统计问题是有效可行的. |
| 关 键 词： | MapReduce 频繁项集 数据流 并行计算 数据挖掘 |
| 收稿时间： | 2017-07-07 |
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