一种改进的基于Spark的用户行为分析方法的研究

• 作者: 李长云 阮得宝
• 来源期刊: 湖南工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: Spark Apriori 互联网 数据分析 网络用户行为分析
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 32-35
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3037字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9833.2016.04.007

摘要

为解决大数据量情况下的网络用户行为分析的时效性、准确性,针对Apriori算法对数据库反复扫描和候选集过大的问题,提出了一种将压缩矩阵和事务权值引入的改进型Apriori算法,并将改进后的算法运用于云计算平台Spark.实验证明,改进后的算法的性能和效率都更高,在网络用户行为分析中具有优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李长云	湖南工业大学计算机与通信学院	130	747	12.0	21.0
2	阮得宝	湖南工业大学计算机与通信学院	1	3	1.0	1.0