一种动态云模型下树数据挖掘算法

• 作者: 郭鑫 颜一鸣
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 云模型 MapReduce 子树同构
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与数据库
• 页码范围: 2749-2752
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4175字
• 语种: 中文

摘要

现实世界中新兴应用的快速发展导致各类数据的急剧增加,传统的数据挖掘模式已无法满足海量数据的需要,因此,本文提出一种基于动态云模型的树数据挖掘算法,以解决大规模树数据挖掘问题.首先介绍云计算相关概念、云计算的模型与执行流程等,针对传统云计算平台Hadoop中任务分配的随机调度策略,提出一种新的动态云资源分配策略算法(CDA-HT),以期达到消耗成本的最小化,并且基于该平台,将传统的频繁闭树挖掘算法LeastClosedTreeMine并行化,提出了动态云模型下频繁闭树挖掘算法框架(GenF1,F1List,GenPartFn,GenWholeFn),通过大量实验表明,并行算法有效可行,且具有高效性、扩展率以及良好的数据伸缩率,能够有效地对海量数据进行挖掘分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭鑫	吉首大学软件服务外包学院	35	135	7.0	10.0
2	颜一鸣	吉首大学软件服务外包学院	23	214	5.0	14.0