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摘要:
针对单一CPU节点的Web数据挖掘系统在挖掘Web海量数据源时存在的计算瓶颈问题,利用云计算的分布式处理和虚拟化技术优势以及蚁群算法并行性的优点,设计一种基于Map/Reduce架构的Web日志挖掘算法.为进一步验证该算法的高效性,通过搭建Hadoop平台,利用该算法挖掘Web日志中用户的偏爱访问路径.实验结果表明,充分利用了集群系统的分布式计算能力处理大量的Web日志文件,可以大大地提高Web数据挖掘的效率.
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文献信息
篇名 基于MapReduce的Web日志挖掘
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 云计算 Map/Reduce Hadoop平台 Web日志挖掘 蚁群算法
年,卷(期) 2012,(22) 所属期刊栏目 研发、设计、测试
研究方向 页码范围 95-98
页数 分类号 TP311
字数 3813字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.22.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李彬 中国矿业大学计算机科学与技术学院 18 132 6.0 11.0
2 刘莉莉 中国矿业大学计算机科学与技术学院 2 33 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (30)
共引文献  (97)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (33)
同被引文献  (82)
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1996(1)
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1997(1)
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2012(0)
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2018(26)
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2019(9)
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  • 二级引证文献(8)
2020(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
云计算
Map/Reduce
Hadoop平台
Web日志挖掘
蚁群算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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