基于云计算的SPRINT算法研究

• 作者: 杨洁 黄刚
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 MapReduce SPRINT算法 Gini指数
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 108-112
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4551字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.03.022

摘要

决策树是数据挖掘中非常重要的一种技术,常用来做数据分析和预测.传统的决策树算法在处理海量数据挖掘时,受到CPU和内存的限制,导致算法存在消耗时间过长,容错性差,存储量小的缺点.面对海量数据的处理,云计算在这方面具有非常多的优势.针对决策树中优秀的SPRINT算法,首先对SPRINT算法进行了优化,然后为了让优化后的算法更好地应用于云计算,对算法实现了并行化.传统的SPRINT算法在生成决策树时,会发生多值偏向问题,在生成一个节点时,通过计算两层的Gini指数来降低多值偏向的影响.在算法并行化时,通过将数据分发到各个处理器执行,然后进行汇总处理,从而减少算法执行的总时间.实验结果表明:基于云计算平台的SPRINT改进算法具有更好的分类正确率,同时算法的执行速度也得到了明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨洁	南京邮电大学计算机学院	14	67	5.0	7.0
2	黄刚	南京邮电大学计算机学院	66	823	12.0	27.0