| 基于PFP-Growth算法的海量频繁项集挖掘 |
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| 引用本文： | 江雨燕,李平.基于PFP-Growth算法的海量频繁项集挖掘[J].计算机技术与发展,2013(9). |
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| 作者姓名： | 江雨燕 李平 |
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| 作者单位： | 安徽工业大学 管理科学与工程学院,安徽 马鞍山,243032 |
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| 基金项目： | 安徽高校省级自然科学研究项目，安徽工业大学硕士研究生导师创新基金项目 |
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| 摘 要： | 随着互联网技术的发展，网络数据变得越来越巨大，如何从中挖掘有效信息成为人们研究的重点。近年来频繁项集挖掘由于其在关联规则挖掘、相关挖掘等任务中的相关重要作用，越来越受到人们的重视。文中针对分布式计算环境下频繁项集挖掘算法的研究，对PFP-Growth算法进行了改进，通过MapReduce编程模型对改进的PFP-Growth算法进行了实现和应用，使用户可以从海量数据中高效地获得所有需要的频繁项集。实验结果表明算法在针对海量数据时具有较高的效率和伸缩性。
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| 关 键 词： | 频繁项集 海量数据 PFP-Growth |
Mining Massive Frequent Items Based on PFP-Growth Algorithm |
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| JIANG Yu-yan
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LI Ping.Mining Massive Frequent Items Based on PFP-Growth Algorithm[J].Computer Technology and Development,2013(9). |
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| Authors: | JIANG Yu-yan LI Ping |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | frequent itemset massive data PFP-Growth |
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