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基于Spark框架的FP-Growth大数据频繁项集挖掘算法

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摘要

本发明提出了一种基于Spark框架的FP‑Growth大数据频繁项集挖掘算法，包括如下步骤：S1、获得垂直布局的频繁1‑项集：首先输入文件；然后通过flatMap()函数生成项，通过Mpa()函数生成键‑值对；再构建垂直项集；并通过FP‑Grwth算法筛选非频繁项；最后获得垂直布局的频繁1‑项集；S2、获得频繁项集：计算项集支持度；生产N‑基数的潜在候选项集；获得k‑1技术的所有子集；将子集中相同实物存储到列表common；列表common的长度与min_sup比较；频繁项集获得。算法同时使用数据的垂直和水平布局来解决数据集过度扫描问题。

著录项

  • 公开/公告号CN108021695A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-05-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 佛山市米良仓科技有限公司;

    申请/专利号CN201711365857.3

  • 发明设计人 莫燮彬;

    申请日2017-12-18

  • 分类号G06F17/30(20060101);

  • 代理机构44387 佛山帮专知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人颜春艳

  • 地址 528200 广东省佛山市南海区桂城街道桂澜北路2号亿能国际广场2座6层616之三

  • 入库时间 2023-06-19 05:21:36

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-06-05

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20171218

    实质审查的生效

  • 2018-05-11

    公开

    公开

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