【摘 要】
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m将传统的关联规则Apriori算法部署到云平台,数据挖掘的效率有很大的提升,但数据类型复杂程度和数据量的不断增加,Apriori算法需频繁扫描事务数据库,产生的频繁项明显增多,耗
【机 构】
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河海大学计算机与信息学院,淮河水利委员会水文局
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题(2015BAB07B01);公益性行业科研专项(201501022)
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m将传统的关联规则Apriori算法部署到云平台,数据挖掘的效率有很大的提升,但数据类型复杂程度和数据量的不断增加,Apriori算法需频繁扫描事务数据库,产生的频繁项明显增多,耗费大量的系统I/O、内存资源。提出一种基于Map/Reduce编程模型的并行HD-Apriori算法。该算法通过采用0-1矩阵从而达到简化计算并有效减少扫描数据库次数,实现Apriori算法的并行化。实验证明,HD-Apriori算法的挖掘效率优于Apriori算法,且数据规模越大,效果愈显著。
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