【摘 要】
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以提升流数据的分类挖掘效率为目标,研究将概念适应快速决策树算法（CVFDT）部署到流数据计算平台Spark上进行并行化的方案。设计了CVFDT基于Spark的并行化实现方案,首先对CVFDT
【基金项目】
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国家自然科学基金(61302158,61571238)
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以提升流数据的分类挖掘效率为目标,研究将概念适应快速决策树算法（CVFDT）部署到流数据计算平台Spark上进行并行化的方案。设计了CVFDT基于Spark的并行化实现方案,首先对CVFDT算法进行属性间并行化改造,即分割点计算过程中的并行化;然后基于Spark在CVFDT的建树过程中将节点的所有属性列表转化为Spark特有的弹性分布式数据集RDD,通过计算由每个RDD生成的并行化任务,汇总并且比较每个最佳分割点,再计算Hoeffding边界作为节点分裂条件找到最佳分割点,从而递归创建决策树。实验结果表明
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