基于MapReduce和矩阵的频繁项集挖掘算法

• 作者: 周国军 龚榆桐
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: MapReduce Hadoop平台 矩阵 频繁项集 关联规则
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 119-123
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.1
• 语种: 中文

摘要

为了能高效地从大数据集中挖掘所有频繁项集,提出了一种基于MapReduce和矩阵的频繁项集挖掘算法.该算法将事务数据库转化为矩阵,按照垂直划分方法将矩阵分解成多个规模相同的子矩阵,根据MapReduce模型将子矩阵分配给计算机集群的节点,各节点并行对子矩阵计算候选项集的支持度.该算法在执行过程中产生的通信量较少,实现了节点计算任务的负载平衡.在Hadoop平台上测试了算法的性能,实验结果表明该算法具有较好的加速比和可扩展性,适合对大数据集挖掘频繁项集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周国军	玉林师范学院数学与信息科学学院	24	76	4.0	7.0
2	龚榆桐	玉林师范学院数学与信息科学学院	36	47	3.0	5.0