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1.
随着分布式技术的发展,基于分布式系统下关联规则挖掘算法的研究显得非常重要.分布式系统下关联规则挖掘算法的时间开销主要体现在两方面:一是频繁项目集的确定;二是网络的通讯量.为解决第一个问题,文章提出了一种基于二进制形式的候选频繁项目集生成算法,该算法只需对挖掘对象进行逻辑与操作,提高了频繁项目集的生成效率,将该算法结合FDM算法应用于实验挖掘,实验结果表明,算法提高了挖掘效率,是可行的.  相似文献
2.
为了方便读者能在海量的图书资源中快速有效的找到需要的书籍,利用Map Reduce框架分块处理,结合关联分析Apriori算法,将数据挖掘技术应用到图书管理系统中。但需要多次扫描数据库和产生大量候选集,对Hadoop平台处理速度带来了巨大挑战,因此,针对传统的Apriori算法,提出基于内存计算、弹性分布式数据集处理的Spark平台为读者推荐书籍,指引读者的借阅行为。  相似文献
3.
由于大数据具有多样性的特点,在数据挖掘过程中采用单一最小支持度会出现较多冗余规则,造成挖掘效率不高等问题,该文提出一种基于多最小支持度关联规则改进算法.通过给每一项目设置单独的支持度阈值,构建多最小支持度模式树,利用最小频繁项目作为节点筛选标准,进行冗余节点删除;在挖掘频繁项集的过程中利用排序向下闭合的性质,删除冗余的候选项集,同时能够自动停止向下挖掘,从而快速直接地得到所有频繁项集,并且不需要多次扫描数据库.实验结果表明,改进算法能够提高挖掘效率,节省计算时间.  相似文献
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