Map Reduce框架下空间大数据的关联规则分析方法

• 作者: 张明智 李义
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 空间数据 大数据 关联规则 分析方法 并行计算
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 仿真建模理论与方法
• 页码范围: 840-845
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201803009

摘要

空间数据具有空间性、时间性、多维性、大数据量、空间关系复杂等特点,如何在空间大数据里面寻找模式、规律和特征知识,用于战场态势感知和战场空间管理,这需要利用和开发一些非传统的数据筛选工具进行分析、挖掘.针对现有Apriori算法扫描数据库过于频繁的问题,结合MapReduce的工作原理,对priori算法进行了改进,提出基于Map Reduce的空间大数据快速分析思路和技术框架,初步搭建了验证原型,对关键技术进行实验.实例验证结果表明,利用该技术路线和框架,可以提升海量空间数据的处理分析速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张明智	国防大学信息作战与指挥训练教研部	66	502	11.0	18.0