2023年全国硕士研究生考试考研英语一试题真题(含答案详解+作文范文)_第1页
已阅读1页,还剩75页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、关联规则挖掘是数据挖掘领域中一个十分重要的研究课题,在各个领域中都有很广泛的应用。如何正确地挖掘并使用关联规则是数据挖掘的重要任务,因此,对关联规则的研究具有重要的理论和现实意义。然而,随着信息技术的发展,特别是互联网的迅速发展,数据积累呈现出指数级的增长趋势,如何从海量数据中挖掘出有用的信息和知识是亟待解决的问题。因此,对并行的关联规则算法研究有重大价值。
   本文针对海量数据的数据挖掘问题,以MapReduce并行编程模型

2、和关联规则理论为基础,对并行关联规则算法进行研究,提出基于MapReduce的并行PrunedFP-tree算法和并行Apriori算法。并基于Hadoop平台,设计和实现了一个海量数据挖掘原型系统,取得的研究成果具体如下:
   (1)针对FP-Growth算法在挖掘FP-tree中存在特殊的单路径项集问题,提出Pruned FP-tree算法。该算法首先提出一个FP-tree的剪枝策略,可以减少部分分支的迭代次数,提高了下一

3、步条件FP-tree建立和挖掘的效率,并得到精确的条件模式基。然后采用MapReduce并行编程模型,提出基于MapReduce的并行PrunedFP-tree算法。该算法不仅可以提高挖掘效率,而且有效解决了在进行海量数据挖掘时传统方法造成内存不足的问题。仿真实验表明该算法在处理大数据时,有良好的性能。
   (2)针对经典Apriori算法对PC机内存要求很高的缺点,提出基于MapReduce的并行Apriori算法。该算法在

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. ZS文档仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论