基于hadoop与医疗大数据的FP-Growth算法的优化研究

• 作者: 张维纬 黄焯
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘关联规则 FP-GROWTH HADOOP MAP REDUCE
• 年，卷（期）: 2018,（5Z）
• 页码范围: 1-2
• 页数: 2页
• 分类号: TP311.13

摘要

针对传统FP-Growth算法在大规模数据环境下挖掘效率低下的问题,提出了一种改进的FP-Growth算法。该算法主要是通过基于频繁闭项集策略对完备模式树进行剪枝进而减小搜索空间规模,达到提高算法挖掘效率的目的。并将改进后的FP-Growth算法的分治策略与分布式计算框架Hadoop的Map Reduce编程模式有机结合,进一步提高了大数据环境下的挖掘效率。实验证明,基于Hadoop的改进FP-Growth算法的效率较传统FP-Growth算法有所提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄焯	华侨大学工学院	7	18	2.0	4.0
2	张维纬		5	17	2.0	4.0