【摘 要】
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针对传统的频繁模式挖掘算法不能满足大数据环境下的挖掘需要,提出一种高效挖掘大型数据库中频繁模式的并行算法H_PrePost.首先从压缩数据库、简化数据表示以及采用高效的连
【机 构】
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重庆邮电大学通信新技术应用研究中心,重庆信科设计有限公司
【基金项目】
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重庆市研究生科研创新基金(CYS15166)
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针对传统的频繁模式挖掘算法不能满足大数据环境下的挖掘需要,提出一种高效挖掘大型数据库中频繁模式的并行算法H_PrePost.首先从压缩数据库、简化数据表示以及采用高效的连接和剪枝策略等方面对PrePost算法进行改进,以提高单机模式下的挖掘效率.然后将改进算法迁移到Hadoop平台上,利用MapReduce模型进行并行计算,同时提出一种负载均衡策略保证集群高效运行.最后使用kulczynski度量和不平衡比对所挖掘的频繁模式进行评估,以确保所挖掘模式具有实际应用价值.实验结果表明,H_PrePost算法可
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