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将MapReduce运用于关联规则挖掘算法中,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法。该算法以并行的方式工作,并且改变了频繁项集挖掘的次序,从包含项数最多的频繁项集开始挖掘,直到得到用户希望的频繁项集终止,为用户提供了交互性,与经典的关联规则挖掘算法Apriori相比,运行效率有大幅度的提高。
基于MapReduce的频繁项集挖掘算法研究
【摘 要】
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将MapReduce运用于关联规则挖掘算法中,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法。该算法以并行的方式工作,并且改变了频繁项集挖掘的次序,从包含项数最多的频繁项集开始挖掘,直到
【机 构】
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苏州工业职业技术学院信息工程系,常州大学信息科学与工程学院
【出 处】
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物流技术
【发表日期】
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2015年8期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61272367/F020511）
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