基于大数据集的动态数据库关联挖掘研究

刘张榕

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基于大数据集的动态数据库关联挖掘研究

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动态数据库关联挖掘方法存在挖掘时运行时间长、内存使用量大、各节点任务分布不均等问题,因而提出了基于大数据集的动态数据库关联挖掘研究.采用大数据集中分布式计算,分布式存储动态数据库中的历史数据;针对其存储的数据序列,进行数据修剪重排分组和计算量预估与均衡化分组,形成动态数据库历史数据;更新动态数据库新增数据,分别挖掘动态数据库中的历史数据和新增数据,并将数据合并,完成动态数据库关联挖掘.结果表明,采用该方法进行动态数据库关联挖掘,受到支持度影响较小,运行速度快,对内存使用量低,能均匀分配各节点的计算量.

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来源
《微型电脑应用》 |2021年第12期|60-6267|共4页
作者
刘张榕;
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作者单位

福建林业职业技术学院信息工程系福建南平353000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
大数据集; 动态数据库; 数据库关联; 关联挖掘;

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