基于FP-Growth改进算法的云服务器故障数据分析

发布时间：2021-06-07 17:13

　　针对云服务器使用过程中参数异常的问题,介绍了云服务器的参数数据获取、数据清洗整理和有效分析过程。针对现有频繁模式增长（FP-Growth）算法中存在的条件FP-tree构建过程过于冗余以及数据量级越大处理效率越低的问题,提出了一种改进的FP-Growth算法,引入数组标记策略,每个FP-tree节点只保留指向父节点的指针。改进算法在挖掘过程中无需生成条件FP-tree,减少了时空消耗。实验结果表明,改进后的FP-Growth并行算法能够有效地提高云平台虚拟机异常数据的关联分析效率,并且改进算法也适用于较大规模数据集的数据挖掘工作。 

【文章来源】：计算机工程与科学. 2020,42(05)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

3个算法运行时间对比图

2个算法的规则数变化图

关联规则结果图(部分)

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于云平台的数据备份分析[J]. 张元龙.  电子世界. 2018(15)
[2]频繁模式挖掘算法分析和比较[J]. 李敏,李春平.  计算机应用. 2005(S1)



本文编号：3216979