基于MapReduce的关联规则增量更新算法

• 作者: 徐小龙 朱晓峰 李玲娟 陈建新
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 海量数据挖掘 云计算 映射/规约 关联规则 增量更新
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 115-118,122
• 分类号: TP311
• 字数: 3080字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2012.04.030

摘要

云计算以其强大的存储和计算能力而成为解决海量数据挖掘问题的有效途径.经典的关联规则增量更新算法FUP需要频繁扫描原数据集,不适用于海量数据的处理.文中以提高海量数据上关联规则增量更新效率为目标,将FUP算法与云计算的MapReduce编程模式相结合,提出了一种基于MapReduce的关联规则增量更新算法MRFUP.该算法只需扫描原数据集一次,并能充分利用云计算强大的存储和并行计算能力.基于Hadoop的实验结果表明,MRFUP算法可提高对海量数据的处理能力和效率,适用于海量数据的关联规则挖掘.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐小龙	南京邮电大学计算机学院	108	913	17.0	25.0
2	李玲娟	南京邮电大学计算机学院	88	927	14.0	26.0
3	陈建新	南京邮电大学计算机学院	28	329	10.0	18.0
4	朱晓峰	南京邮电大学计算机学院	1	27	1.0	1.0