【摘 要】
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针对当前单机模式下频繁闭图挖掘算法无法处理大规模Intemet数据集的问题,通过改进Apriori算法,提出基于Hadoop的迭代式频繁闭图挖掘算法AMR(Apriori based on MapReduce).首
【机 构】
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电子工程学院网络工程系,安徽合肥,230037
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针对当前单机模式下频繁闭图挖掘算法无法处理大规模Intemet数据集的问题,通过改进Apriori算法,提出基于Hadoop的迭代式频繁闭图挖掘算法AMR(Apriori based on MapReduce).首先将动态网络的边集存储在键值表中,并设计了序列化子图编码方案以确保频繁子图的唯一性;然后提出了一种传递子图编码的通信机制,通过整合每个分片的支持度得到全局支持度,从而确保了频繁闭图的准确性;最后通过剪枝得到动态网络的频繁闭图.将AMR算法分别运用于国家级和AS级Internet的动态网络中.结果表明,频繁闭图能够准确表征Internet骨干网络的拓扑结构,说明AMR算法能够快速且有效地挖掘大规模动态网络的频繁闭图.
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