基于MapReduce的Eclat改进算法研究与应用
张春
汲磊举
1.北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,1000442.北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044
摘要：针对Eclat算法在挖掘海量数据中的频繁项目集时存在的内存和计算资源不足等问题,将Eclat算法与目前流行的大规模数据集并行编程模型MapReduce结合,解决了Eclat算法在数据挖掘过程存在的瓶颈问题,运用于动车组故障诊断系统中,提高了关联规则挖掘的效率.
关键词：Eclat算法数据挖掘MapReduce关联规则
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家“863”计划项目资助(2015AA043701)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1-6 )
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