【摘 要】
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针对FP-Growth算法在大规模数据环境下存在挖掘效率低和占用内存大等问题,提出在分布式计算框架Hadoop的MapReduce编程模式下实现FP-Growth算法并行化处理.结果表明,在相同数
【基金项目】
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福建省教育厅中青年教师科研基金资助项目(JT180726)
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针对FP-Growth算法在大规模数据环境下存在挖掘效率低和占用内存大等问题,提出在分布式计算框架Hadoop的MapReduce编程模式下实现FP-Growth算法并行化处理.结果表明,在相同数据量下,通过负载均衡的并行化FP-Growth算法,加速比呈线性增大,具有良好的加速比和可扩展性,且随着数据量增大,算法效率明显提高.
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