【摘 要】
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频繁项集挖掘是数据挖掘过程中的重要部分，传统数据挖掘算法中常用 Apriori 算法和FP 增长算法来挖掘频繁项集。在实际应用中，传统算法往往不能用于频繁更新的数据库，采用 IMBT
【机 构】
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贵州大学计算机科学与信息学院,贵州大学管理学院
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频繁项集挖掘是数据挖掘过程中的重要部分，传统数据挖掘算法中常用 Apriori 算法和FP 增长算法来挖掘频繁项集。在实际应用中，传统算法往往不能用于频繁更新的数据库，采用 IMBT数据结构能从不断更新的数据库中挖掘频繁项集，但是这将导致存储空间不足和运行效率低下的问题。基于 MapReduce 的增量数据挖掘能够有效解决这些问题，通过对比基于 MapReduce 的增量数据挖掘和传统增量数据挖掘的运行时间可以证明，基于 Mapeduce 的增量数据挖掘更高效。
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