【摘 要】
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本文分析了当前网络考试系统数据挖掘现状，介绍了云计算和数据挖掘的相关概念，指出传统数据挖掘技术在当今考试系统海量数据情况下挖掘时系统响应速度慢，负载不均衡和节点效率低
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本文分析了当前网络考试系统数据挖掘现状，介绍了云计算和数据挖掘的相关概念，指出传统数据挖掘技术在当今考试系统海量数据情况下挖掘时系统响应速度慢，负载不均衡和节点效率低的不足，设计了基于Map／Reduce并行编程模型的Apriori算法，利用云计算环境下计算资源来支持该算法的并行执行，通过实例说明云计算化后的Apriori算法在对海量考试数据进行挖掘时能获得更高的挖掘效率。
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