【摘 要】
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为了解决大数据环境下如何高效地挖掘关联规则并进行增量更新,在原有的fast updating pruning（FUP）算法基础上,首先提出一种基于矩阵的关联规则增量更新方法（MFUP）,该方法将数据
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,北京化工大学智能过程系统工程教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然基金(61374166);北京市自然科学基金(4162045);教育部博士点基金(20120010110010);中央高校基本科研业务费(JD1502)
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为了解决大数据环境下如何高效地挖掘关联规则并进行增量更新,在原有的fast updating pruning（FUP）算法基础上,首先提出一种基于矩阵的关联规则增量更新方法（MFUP）,该方法将数据集转化成布尔矩阵,减少对数据集的扫描次数以及数据集的存储量;然后将MFUP与Hadoop分布式计算框架结合,提出一种分布式环境下的新算法Cloud MFUP（CMFUP）;最后通过设计实验进行对比分析。结果表明,在挖掘相同数据量的关联规则并进行增量更新时,MFUP算法相比FUP算法执行时间更少,且随着数据集的增
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