基于MapReduce的DHP算法并行化研究

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针对DHP(direct hashing and pruning)算法对大数据挖掘关联规则存在执行时间过长、效率不高的问题,对DHP算法的并行化策略进行了研究。根据云计算平台Hadoop的MapReduce并行编程模型,设计了一种并行DHP算法,给出了算法的总体流程和Map函数、Reduce函数的算法描述。与DHP算法相比,并行算法利用了Hadoop集群强大的计算能力,提高了从大数据集中挖掘关联规则的效率。通过实例分析了并行DHP算法的执行过程,在多个数据集上进行了实验。实验结果表明:并行DHP算法对大数
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