海量高维数据下的频繁项目集挖掘算法研究

• 作者: 赵鹏
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 频繁项目集 MapReduce 分布式 FP-Growth
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 150-153
• 分类号: TP311.133.1
• 字数: 3811字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2012.07.044

摘要

频繁项目集的挖掘是数据挖掘领域最重要的研究方向之一.近年来,以互联网为代表的信息技术加速着全球的数字化进程,在给人们生活带来便利的同时也产生了规模非常庞大的数据,而且这些数据的维数非常高.因此,针对目前的大规模数据,主要研究海量高维数据的频繁项目集挖掘算法.提出了高效的、负载均衡的、扩展性良好的频繁项目集挖掘算法,同时设计了基于MapReduce编程模型的分布式算法.实验结果显示,该算法在时间复杂度和空间复杂度上相比传统算法都有明显的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵鹏	太原师范学院计算机系	34	70	5.0	7.0