南京理工大学学报（自然科学版）2018，Vol.42Issue(1)：62-67,6.DOI:10.14177/j.cnki.32-1397n.2018.42.01.009
一种基于MapReduce的频繁模式挖掘算法
Frequent pattern mining algorithm based on MapReduce
摘要
Abstract
In order to solve the problems of large memory occupancy and low CPU processing speed when Algorithm Add algorithm is used in mining frequent patterns from massive data,based on the in-depth study of Algorithm Add algorithm,the parallel mining algorithm—MRAlgorithm Add based on the MapReduce calculation model is proposed in the paper.The MapReduce model is used to deal with new patterns,and the local frequent patterns are obtained at each node. The global frequent pat-terns are obtained by combining the results of each node. The design idea of the MRAlgorithm Add algorithm is introduced,and the operation performance of the MRAlgorithm Add algorithm is analyzed in this paper. The experimental results show that the MRAlgorithm Add algorithm running on the Hadoop cluster has better speedup performance and good scalability.关键词
频繁模式/挖掘算法/AlgorithmAdd算法/MapReduce模型/Hadoop集群/MRAlgorithmAdd算法Key words
frequent pattern/mining algorithm/Algorithm Add algorithm/MapReduce model/Hadoop cluster/MRAlgorithm Add algorithm分类
信息技术与安全科学引用本文复制引用
叶海琴,孟彩霞,王意锋,张爱玲..一种基于MapReduce的频繁模式挖掘算法[J].南京理工大学学报（自然科学版）,2018,42(1):62-67,6.基金项目
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