原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
传统数据挖掘关联规则Apriori算法直接移植到云计算平台,数据挖掘效率虽然有了数量级的提升,但由于需要频繁地扫描事务数据库,增加了系统VO、内存和通信的开销.提出一种基于矩阵的并行关联规则算法Apriori_MMR.该算法结合数据划分的思想进行并行化改进,简化了生成候选项的连接步骤,仅需对事务数据库扫描两次,同时在计算过程中还能对事务进行压缩,从而进一步提高了算法的性能.通过两种算法在不同数据规模下算法性能的对比分析实验和两种算法在相同数据集不同节点数的对比实验,共同验证了Apriori_MMR的运算效率至少要比Apriori_MR高出两倍左右,且设置的支持度阈值越小,效果愈明显.
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关联规则
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于MapReduce架构的并行矩阵Apriori算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 数据挖掘 关联规则 Apriori算法 云计算 矩阵
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 401-404
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.02.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王鹏 西南民族大学计算机科学与技术学院 195 1743 20.0 34.0
3 谢志明 汕尾职业技术学院信息工程系 14 100 4.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
关联规则
Apriori算法
云计算
矩阵
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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