基于MapReduce的频繁项集挖掘算法研究

• 作者: 何福男 叶施仁 黄金晶
• 来源期刊: 物流技术（装备版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 云计算 关联规则 频繁项集 MapReduce
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 178-181,187
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 4227字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-152X.2015.04(2).047

摘要

将MapReduce运用于关联规则挖掘算法中,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法.该算法以并行的方式工作,并且改变了频繁项集挖掘的次序,从包含项数最多的频繁项集开始挖掘,直到得到用户希望的频繁项集终止,为用户提供了交互性,与经典的关联规则挖掘算法Apriori相比,运行效率有大幅度的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何福男	苏州工业职业技术学院信息工程系	15	29	3.0	4.0
2	黄金晶	苏州工业职业技术学院信息工程系	17	29	4.0	5.0
3	叶施仁	常州大学信息科学与工程学院	25	214	6.0	14.0