【摘 要】
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为从铁路机车大数据中挖掘出与机车事故故障有关的关联规则,提出1种优化的MsEclat算法。先提出改进的Eclat算法——MsEclat算法,构建最小支持度索引表,以各项目的支持度值为排序依据重新构建数据集,依据垂直挖掘思想获得针对不同项目的频繁项集,解决Eclat算法无法在多最小支持度情况下挖掘关联规则的缺陷;进一步改进得到优化的MsEclat算法,在融合布尔矩阵、并行计算编程模型MapReduce基础上,设计频繁项集挖掘步骤,提高算法在大数据分析场景下的执行效率。通过算法对比,验证MsEclat算法及其
【机 构】
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中国铁道科学研究院研究生部,中国铁道科学研究院集团有限公司科技和信息化部,中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
【基金项目】
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中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划重大课题(P2019G003)。
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为从铁路机车大数据中挖掘出与机车事故故障有关的关联规则,提出1种优化的MsEclat算法。先提出改进的Eclat算法——MsEclat算法,构建最小支持度索引表,以各项目的支持度值为排序依据重新构建数据集,依据垂直挖掘思想获得针对不同项目的频繁项集,解决Eclat算法无法在多最小支持度情况下挖掘关联规则的缺陷;进一步改进得到优化的MsEclat算法,在融合布尔矩阵、并行计算编程模型MapReduce基础上,设计频繁项集挖掘步骤,提高算法在大数据分析场景下的执行效率。通过算法对比,验证MsEclat算法及其
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