基于Spark平台的离群数据并行挖掘算法

• 作者: 李俊丽
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据技术 离群挖掘 Spark平台 并行挖掘
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 2175-2178
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3224字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.11.003

摘要

大数据技术的快速发展,现有的离群挖掘算法效率可能显著下降甚至不适用.Spark内存计算可以有效地降低I/O成本,并能提高数据分析和处理的效率.使用Spark内存计算平台,提出了一种离群数据并行挖掘算法,目的是在Spark这样的大数据平台上对传统离群挖掘算法进行并行化,从而提高性能.最后以UCI数据集作为实验数据集对算法进行了验证,实验结果表明,基于Spark平台的离群数据并行挖掘算法具有良好的可伸缩性和可扩展性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李俊丽	晋中学院信息技术与工程学院	9	37	2.0	5.0