PFPonCanTree:一种基于MapReduce的并行频繁模式增量挖掘算法

• 作者: 周晓峰 肖文 胡娟
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 频繁模式挖掘 增量挖掘 MapReduce Hadoop PFP
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 高性能计算
• 页码范围: 15-23
• 页数: 9页
• 分类号: TP311
• 字数: 6732字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2018.01.003

摘要

频繁模式挖掘是最重要的数据挖掘任务之一,传统的频繁模式挖掘算法是以“批处理”方式执行的,即一次性对所有数据进行挖掘,无法满足不断增长的大数据挖掘的需要.MapReduce是一种流行的并行计算模式,在并行数据挖掘领域已得到了广泛的应用.将传统频繁模式增量挖掘算法CanTree向MapReduce计算模型进行了迁移,实现了并行的频繁模式增量挖掘.实验结果表明,提出的算法实现了较好的负载均衡,执行效率有明显提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周晓峰	河海大学文天学院	36	446	9.0	20.0
2	胡娟	河海大学文天学院	11	60	3.0	7.0
3	肖文	河海大学文天学院	11	73	3.0	8.0