基于MapReduce的并行加权FIUT算法

张航; 张欣; 张平康; 李琪

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基于MapReduce的并行加权FIUT算法

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针对目前大数据环境下,传统频繁项集挖掘算法效率低下的问题,在MapReduce框架的基础上,结合加权模型提出了一种并行加权频繁项集挖掘算法PWFIUT(Parallel Weighted Frequent Itemset Ultrametric Tree).该算法将候选项映射到哈希表中以划分支持度,同时避免构建条件模式和实现压缩存储.最后,对PWFIUT算法在Hadoop平台进行了测试与分析,实验结果表明所提出的算法具有较好的运行效率和扩展性.

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来源
《微电子学与计算机》 |2018年第7期|41-44|共4页
作者
张航; 张欣; 张平康; 李琪;
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作者单位

贵州大学大数据与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
大数据; 关联规则MapReduce加权模型; FIUT;

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