MapReduce框架下改进Apriori算法的研究

• 作者: 杨健兵
• 来源期刊: 长春大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Apriori 数据挖掘 关联规则 MapReduce
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机工程
• 页码范围: 40-43,114
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3561字
• 语种: 中文

摘要

MapReduce是一种编程模型,这种模型编程简单,可以用于大规模数据集的并行计算。 Apriori算法是一种发现频繁项集的基本算法,通过该算法,可以产生关联规则。针对Apriori的特点,研究了在MapReduce编程模型下,Apriori的实现方法。实验结果表明：该方法在对大数据集进行频繁项集挖掘时,可充分利用云计算的优势,从而能获得更好的时效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨健兵	南通科技职业学院信息与智能工程学院	9	16	2.0	3.0