基于频繁项集挖掘算法的伴随车应用与实现

• 作者: 卢超 桂峰 王华 陈瑶
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: HDFS Spark计算框架 频繁项集挖掘 伴随车
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 60-64
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 3862字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.04.011

摘要

随着大数据技术的发展和交通数据量迅速膨胀的挑战,对海量交通数据进行伴随车挖掘已然成为研究热点.提出一种基于Spark计算框架的频繁项集挖掘算法应用于伴随车挖掘模块当中,对海量的卡口交通数据进行Hadoop分布式文件存储(HDFS),并将伴随车挖掘结果可视化地展示在集成系统当中.以实际项目为依托,从而验证该伴随车模块的实现具有实际意义,并可为交通管理者提供科学的辅助决策.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢超		3	16	2.0	3.0
2	王华		10	61	5.0	7.0
3	陈瑶		2	2	1.0	1.0
4	桂峰	同济大学电子与信息工程学院	1	2	1.0	1.0