基于Hadoop平台的SPRINT算法的分析与研究

• 作者: 孙媛 黄刚
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Hadoop MapReduce 数据挖掘 决策树 SPRINT算法
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 25-30
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4685字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4616.2016.04.006

摘要

传统的决策树算法在单机平台上处理海量数据挖掘时,容易受到计算能力和存储能力的限制,所以存在耗时过长、容错性差、存储量小的缺点.而拥有高可靠性和高容错性的Hadoop平台的出现为决策树算法的并行化提供了新的思路.本文设计和实现了一种基于Hadoop平台的并行SPRINT分类算法.实验结果表明:基于Hadoop平台的SPRINT分类算法比没有进行并行化的SPRINT算法具有较好的分类正确率、较低的时间复杂度和较好的并行性能,并且能明显提高算法求最佳分裂点时的执行速度.

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软件学院	66	823	12.0	27.0
2	孙媛	南京邮电大学计算机学院软件学院	2	17	2.0	2.0