Fp-Growth算法在MapReduce框架下的实现

• 作者: 吴小玲 戴海辉 舒远仲
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 Fp-Growth算法 MapReduce 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 25-28
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 2765字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.171258

摘要

Fp-Growth算法是频繁模式挖掘的经典算法,已在许多领域得到了良好应用.传统Fp-Growth算法是基于内存的,而计算机内存却无法装载入大数据,故传统Fp-Growth算法并不能有效地处理大数据.提出一种新的基于MapReduce并行计算框架的Fp-Growth实现,使Fp-Growth算法在多台计算机上并行计算,从而实现大数据的有效处理.实验结果表明,该算法具有很好的扩展性,频繁模式挖掘效率随着用于计算的主机的增加而平稳提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒远仲	南昌航空大学信息工程学院	56	298	10.0	16.0
2	吴小玲	南昌航空大学信息工程学院	2	3	1.0	1.0
3	戴海辉	南昌航空大学信息工程学院	2	3	1.0	1.0