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首页> 外文会议>2016 World Conference on Futuristic Trends in Research and Innovation for Social Welfare >Frequent Itemset Mining techniques — A technical review
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Frequent Itemset Mining techniques — A technical review

机译：频繁项集挖掘技术—技术回顾

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Frequent Itemset Mining is one of the most popular techniques to extract knowledge from data. However, these mining methods become more problematic when they are applied to Big Data. Fortunately, recent improvements in the field of parallel programming provide many tools to tackle this problem. However, these tools come with their own technical challenges such as balanced data distribution and inter-communication costs. In this paper, we are presenting a detailed survey of Hadoop, which helps in storing data and parallel processing in distributed environment. Here we have explored various Frequent Itemset Mining techniques on parallel and distributed environment. The aim of this paper is to present a comparison of different frequent itemset mining techniques and help to develop efficient and scalable frequent itemset mining techniques.
机译：频繁项集挖掘是从数据中提取知识的最受欢迎的技术之一。但是，这些挖掘方法在应用于大数据时变得更加棘手。幸运的是，并行编程领域的最新进展为解决此问题提供了许多工具。但是，这些工具都面临着自身的技术挑战，例如平衡的数据分发和内部通信成本。在本文中，我们将详细介绍Hadoop，这有助于在分布式环境中存储数据和并行处理。在这里，我们探索了在并行和分布式环境中的各种频繁项集挖掘技术。本文的目的是对不同的频繁项集挖掘技术进行比较，以帮助开发高效且可扩展的频繁项集挖掘技术。

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