基于Hadoop的FP-Growth关联规则并行改进算法

• 作者: 厍向阳 张玲
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: FP-Growth算法 Hadoop 数据分割 负载均衡
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 109-112
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.01.022

摘要

大数据环境下,传统的串行FP-Growth算法在处理海量数据时,占用内存过大、频繁项多,适用于大数据情况的PFP(parallel FP-Growth)算法存在数据量增大无法处理的缺陷.针对这些问题,提出了基于Hadoop的负载均衡数据分割FP-Growth并行算法.在Hadoop平台下,使用负载均衡和数据分割相结合的方式对原始事务数据集分片实现并行化.实验证明,基于Hadoop的负载均衡数据分割FP-Growth并行算法在处理数据量和效率上有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	厍向阳	西安科技大学计算机科学与技术学院	38	277	10.0	14.0
2	张玲	西安科技大学计算机科学与技术学院	2	29	2.0	2.0