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基于MapReduce的Eclat改进算法研究与应用
基于MapReduce的Eclat改进算法研究与应用
来源 :北京交通大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xuliyong
【摘 要】
:
针对Eclat算法在挖掘海量数据中的频繁项目集时存在的内存和计算资源不足等问题,将Eclat算法与目前流行的大规模数据集并行编程模型MapReduce结合,解决了Eclat算法在数据挖掘
【作 者】
:
张春
汲磊举
【机 构】
:
北京交通大学计算机与信息技术学院
【出 处】
:
北京交通大学学报:自然科学版
【发表日期】
:
2016年3期
【关键词】
:
Eclat算法
数据挖掘
MAPREDUCE
关联规则
Eclat algorithmdata miningMapReduceassociation rule
【基金项目】
:
国家“863”计划项目资助(2015AA043701)
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针对Eclat算法在挖掘海量数据中的频繁项目集时存在的内存和计算资源不足等问题,将Eclat算法与目前流行的大规模数据集并行编程模型MapReduce结合,解决了Eclat算法在数据挖掘过程存在的瓶颈问题,运用于动车组故障诊断系统中,提高了关联规则挖掘的效率.
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