基于MapReduce的Apriori算法增量挖掘

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tpxlw

【摘要】

：

针对基于MapReduce框架的Apriori关联规则挖掘算法产生候选项集较长、算法执行效率低等问题,以及大数据环境中数据快速更新造成增量处理等缺陷进行了研究,提出了一种基于项集动态加权的增量挖掘算法WDU-Apriori(weighted dynamic updating-Apriori)。首先提出W-DPC(weighted dynamic passes combiner)机制作为其候选项集的

【作者】

：

赵欣灿朱云毛伊敏

【机构】

：

江西理工大学理学院,江西理工大学信息工程学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2020年S2期

【关键词】

：

大数据数据挖掘候选项集增量数据阈值边界

【基金项目】

：

国家重点研发计划资助项目(2018YFC1504705),国家自然科学基金资助项目(41562019)

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