HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于MapReduce的改进的Apriori算法及其应用研究

作者:赵月; 任永功; 刘洋编码规则关联规则频繁项集mapreduce框架

摘要:随着移动通信和互联网技术的迅猛发展,如何高效地分析移动用户的需求并及时推送有用信息成为数据挖掘领域的热点之一。针对上述问题,提出一种基于云计算Hadoop平台的分布式关联规则MRS-Apriori算法。该方法在经典Apriori算法的基础上优化了数据库编码规则,增加了判断标记Judgemark来判断事务项是否频繁,提高了MRS-Apriori算法在连接时扫描数据库的效率。在编码的基础上,采用Hadoop平台下的MapReduce编程框架模型实现并行化处理,提高了迭代时连接步骤的效率,降低了大规模数据样本运算的时间开销。实验结果表明,改进的MRS-Apriori算法可以有效地减少运算时间,在处理大规模数据集上具有较高的准确性。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

计算机科学

《计算机科学》(CN:50-1075/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机科学》报导国内外计算机科学与技术的发展动态,以其新颖、准确、及时为特色,突出动态性、综述性、学术性,“前沿学科”与“基础研究”相结合;“优秀技术”与“支撑技术”相结合;“倡导”与“争鸣”相结合。

杂志详情