【摘 要】
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通过模式空间划分将基于Map／Reduce处理数据集与候选目标模式集的多对多的对应关系的问题转化为处理数据集与各子模式空间的多对多的对应关系问题。大大缩小了中间结果键值对
【机 构】
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中国石油大学计算机科学与技术系,北京,102249
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通过模式空间划分将基于Map／Reduce处理数据集与候选目标模式集的多对多的对应关系的问题转化为处理数据集与各子模式空间的多对多的对应关系问题。大大缩小了中间结果键值对集合的规模，避免了由于组合爆炸导致的单一Map节点的瓶颈问题。通过多轮的Map／Reduce任务，实现了模式空间的建立、划分，过滤规则的建立、使用，并在此基础上实现了各子模式空间上独立地进行复杂类型模式的数据挖掘。通过充分利用整个模式空间的全局特征及各子模式空间的个性特征，设计了优化的挖掘算法从而提高了挖掘阶段的效率。
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