基于Hadoop平台的一种改进型FP-Growth算法
潘俊辉
王辉
张强
王浩畅
东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 163318
摘要：FP-Growth算法是进行关联规则挖掘的一种优化算法,但该算法在单机下对海量数据进行挖掘时存在着内存消耗大,计算效率低等缺点.对论文中通过引入合并剪枝策略提出了一种改进的FP-Growth算法,并在Hadoop平台上加以实现,同时为了提高执行效率在并行化时通过采用动态分组策略以实现负载均衡.通过实验进行了测试,结果表明基于Hadoop平台的改性FP-Growth算法在处理海量数据时具有一定的优势.
关键词：FP-Growth关联规则合并剪枝动态分组Hadoop
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61702093)大庆市科技局指导性科技项目(zd-2023-38)
论文发表日期：2024-12-20
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( 3481-3484,3546 )
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