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基于MapReduce的频繁项集挖掘算法研究

2015-04-25分类号:TP311.13

【作者】黄金晶  叶施仁  何福男  
【部门】苏州工业职业技术学院信息工程系  常州大学信息科学与工程学院  
【摘要】将MapReduce运用于关联规则挖掘算法中,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法。该算法以并行的方式工作,并且改变了频繁项集挖掘的次序,从包含项数最多的频繁项集开始挖掘,直到得到用户希望的频繁项集终止,为用户提供了交互性,与经典的关联规则挖掘算法Apriori相比,运行效率有大幅度的提高。
【关键词】数据挖掘  云计算  关联规则  频繁项集  MapReduce
【基金】国家自然科学基金资助项目(61272367/F020511)
【所属期刊栏目】物流技术
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