【摘 要】
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基于MapReduce的并行A砸ori算法解决了传统Apfiofi算法多次扫描数据库的问题,但是其候选集仍然由频繁项集经过串行自连接产生,并产生了大量的候选集中间数据。为了提高Apriofi
【机 构】
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南京邮电大学教育科学与技术学院,南京邮电大学计算机学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金项目(BK20130882)
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基于MapReduce的并行A砸ori算法解决了传统Apfiofi算法多次扫描数据库的问题,但是其候选集仍然由频繁项集经过串行自连接产生,并产生了大量的候选集中间数据。为了提高Apriofi算法挖掘频繁项集的效率,在基于MapRe—duce的Apfiofi算法的基础上对连接步进行并行化改进,提出大数据环境下挖掘频繁项目集的新算法一cA—ori算法。新算法通过Map、Reduce过程从频繁k一项集中并行得到k+1项候选集,使得Apriori算法产生频繁项集的整个过程并行化,减少了迭代过程中候选集数目,节约了
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