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摘要:
林业病虫害防治一直是林业领域的头等大事,缺乏行之有效的决策处理是现阶段正待解决的问题之一.随着可获取的林业数据量急剧增加,数据处理难度逐渐加大,单台机器处理已无法满足当前需求.云计算作为新型计算机模式将极大提高林业病虫害防治水平.本文将基于Spark并行化框架的Apriori算法提出病虫害资源数据的云存储模式,设计林业病虫害处理过程,满足云计算环境下林业病虫害防治需求,用以解决病虫害与树种之间获取信息困难以及关联规则处理效率问题.设计多组实验,通过改变数据集大小与集群节点个数计算出集群处理时间,从而评估算法性能.结果表明,云计算环境下该并行化算法不仅在海量数据存储以及可扩展性上具有良好性能,还能高度提取出树种与虫害的关联规则,提升挖掘效率.将该方法运用于林业领域,具有极高的前瞻性和有效性,为林业梳理物种之间关系以及防治林业病虫害提供很好的决策支持.
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含义
种类
预防
防治
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 云计算下Spark并行Apriori算法林业病虫害防治研究
来源期刊 森林工程 学科 农学
关键词 Apriori算法 Spark框架 林业数据 数据挖掘 关联规则
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 森林资源建设与保护
研究方向 页码范围 45-51
页数 7页 分类号 S763|TP311.13
字数 5232字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-8023.2018.04.008
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 李丹 东北林业大学信息与计算机工程学院 55 321 10.0 15.0
2 孙广婷 东北林业大学信息与计算机工程学院 2 6 2.0 2.0
3 周唯唯 东北林业大学信息与计算机工程学院 1 4 1.0 1.0
4 张俊杰 东北林业大学信息与计算机工程学院 3 5 1.0 2.0
5 牛萌 东北林业大学信息与计算机工程学院 2 4 1.0 2.0
6 邹佳旭 东北林业大学信息与计算机工程学院 2 6 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
Apriori算法
Spark框架
林业数据
数据挖掘
关联规则
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
森林工程
双月刊
1006-8023
23-1388/S
大16开
哈尔滨市香坊区和兴路26号东北林业大学
14-170
1985
chi
出版文献量(篇)
3661
总下载数(次)
11
总被引数(次)
25061
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