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摘要:
针对传统闭频繁项集(CFI)挖掘方法耗时长、效率低的问题,提出一种基于数据变换与并行运算(DTPC)的新型挖掘方法:设计基于质数对数运算的数据变换方法,将大量数据转换成简单的数字;利用Spark并行框架中的平方/开方运算将这些数字转换成频繁项集.3 000万篇文章的大数据集实验结果表明,提出的DTPC算法可以大幅度提升数据挖掘效率,同时减少计算资源的不必要浪费.
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文献信息
篇名 利用数据变换与并行运算的闭频繁项集挖掘方法
来源期刊 湘潭大学自然科学学报 学科 工学
关键词 闭频繁项集 大数据挖掘 质数对数变换 Spark并行计算框架
年,卷(期) xtdxxbzrkxb_2018,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 119-122
页数 4页 分类号 TP311
字数 语种
DOI
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 雒伟群 西藏民族大学信息工程学院 37 65 4.0 6.0
2 刘炜 西藏民族大学信息工程学院 29 68 4.0 7.0
3 赵尔平 西藏民族大学信息工程学院 40 111 7.0 8.0
4 党红恩 西藏民族大学信息工程学院 36 84 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
闭频繁项集
大数据挖掘
质数对数变换
Spark并行计算框架
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
湘潭大学学报(自然科学版)
双月刊
2096-644X
43-1549/N
大16开
湖南省湘潭市
42-33
1978
chi
出版文献量(篇)
3518
总下载数(次)
1
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