基于MapReduce计算模型的并行关联规则挖掘算法研究综述

• 作者: 周晓峰 肖文 胡娟
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数据挖掘 关联规则挖掘 频繁项集 并行 MapReduce Hadoop
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 13-23
• 页数: 11页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.01.003

摘要

随着数据的爆炸式增长,传统的算法已不能适应大数据挖掘的需要,需要分布式、并行的关联规则挖掘算法来解决上述问题.MapReduce是一种流行的分布式并行计算模型,因其使用简单、伸缩性好、自动负载均衡和自动容错等优点,得到了广泛的应用.对已有的基于MapReduce计算模型的并行关联规则挖掘算法进行了分类和综述,对其各自的优缺点和适用范围进行了总结,并对下一步的研究进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡娟	河海大学文天学院电气信息工程系	11	60	3.0	7.0
2	肖文	河海大学文天学院电气信息工程系	11	73	3.0	8.0
3	周晓峰	河南大学计算机与信息学院	1	35	1.0	1.0