基于Hadoop平台的C4.5算法的分析与研究

• 作者: 孙媛 黄刚
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: Hadoop MapReduce 数据挖掘 C4.5算法
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 83-86,90
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3621字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.11.021

摘要

如何能从海量数据中以更快速、高效、低成本的方式挖掘出有价值的信息成为如今数据挖掘技术面临的新课题。文中在研究Hadoop平台的特征和决策树的C4.5算法的过程中，决定在决策树算法领域中引入云计算思维，实现其在Ha-doop平台上的并行化，并且采用MapReduce模型来解决海量数据挖掘问题。最后用打高尔夫球的数据集对新的算法进行验证。实验结果表明对海量数据，基于Hadoop平台的决策树算法可以明显提高数据挖掘的效率，具有可观的高效性和可扩展性，在一定程度上解决了C4.5算法在处理海量数据时计算量大、构建决策树时间长的问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄刚	南京邮电大学计算机学院	66	823	12.0	27.0
2	孙媛	南京邮电大学计算机学院	2	17	2.0	2.0