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为了解决传统关联规则算法在数据存储、挖掘效率和算法的扩展性等方面无法满足智慧城市大数据挖掘需求的问题,采用Hadoop及MapReduce计算框架,实现了数据的分布式存储以及Apriori算法的并行化计算。在此基础上,通过进一步的实验,证明了Apriori算法的挖掘效率及可扩展性。
智慧城市大数据中的关联规则挖掘研究
【摘 要】
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为了解决传统关联规则算法在数据存储、挖掘效率和算法的扩展性等方面无法满足智慧城市大数据挖掘需求的问题,采用Hadoop及MapReduce计算框架,实现了数据的分布式存储以及Apriori算法的并行化计算。在此基础上,通过进一步的实验,证明了Apriori算法的挖掘效率及可扩展性。
【机 构】
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广东科技学院计算机学院,重庆理工大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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现代信息科技
【发表日期】
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2020年02期
【基金项目】
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广东科技学院高校重点平台建设跃升计划类项目(GKY-2015CQPT-2)
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