基于MapReduce的频繁闭相集挖掘算法下载

weixin_39820780 2020-07-23 05:00:22

繁闭项集的挖掘是发现数据项之间关联规则的一种有效方式．当前以MapReduce模式为基础的云计算
平台为解决海量数据中的关联规则挖掘问题提供新的解决思路．文中提出并实现一种基于I-ladoop云计算平台的频
繁闭项集的并行挖掘算法．该算法主要包括并行计数、构造全局频繁项表、并行挖掘局部频繁闭项集和并行筛选全局
频繁闭项集四个步骤．在多个数据集上的实验表明，该方法能较大提高数据挖掘的效率，具有较好的加速比．
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caibinbupt的Hadoop源码分析完整版，包括 HDFS 和 MapReduce。 HDFS: 41章 MapReduce: 14章

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二、调研近年来基于Mapreduce的关联规则挖掘算法，并进行综述。目前已提出的基于 Mapreduce计算模型的并行关联规则挖掘算法大多是将 Apriori、FP-Growth算法及Eclat算法三种经典算法向 Mapreduce计算模型迁移，实现并行计算。其基本思路是：利用 Mapreduce的开源实现 Hadoop作为设计和运行的平台；利用 Hadoop的分布式文件系统 HDFS进行大数据集的分布式存储；将算法的输入和输出改造成 Mapreduce计算模型要求的〈key，value〉模型；

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