基于MapReduce的垂直FP-growth挖掘算法研究
王嵘冰
徐红艳
魏莲莲
1.辽宁大学信息学院 沈阳 1100362.辽宁大学信息学院 沈阳 1100363.辽宁大学信息学院 沈阳 110036
摘要：在大数据背景下,为了提高算法的并行度,论文提出了一种基于MapReduce的垂直FP-growth挖掘算法,将MapReduce模式和传统的挖掘算法相结合.首先由Map函数对事物数据库项进行解析,Reduce函数对频繁项的支持度进行计算并对全局频繁树进行合并,从而使垂直FP-growth算法的迭代过程并行化;然后,通过全局频繁项的计算得到准确的频繁项集和关联规则.最后,通过实验验证论文所提算法不仅能够保持原FP-growth算法的准确度,而且在大数据处理中具有较高的集群性能和执行效率.
关键词：数据挖掘垂直FP-growth算法MapReduce并行计算
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：辽宁省博士科研启动基金(201601099)辽宁省社科规划项目(L14DGL049)
论文发表日期：2018-01-01
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：5( 1284-1287,1296 )
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