基于Hadoop平台的SPRINT算法的分析与研究

发布时间：2018-05-27 14:05

  本文选题：Hadoop + MapReduce　； 参考：《南京师大学报(自然科学版)》2016年04期

【摘要】：传统的决策树算法在单机平台上处理海量数据挖掘时,容易受到计算能力和存储能力的限制,所以存在耗时过长、容错性差、存储量小的缺点.而拥有高可靠性和高容错性的Hadoop平台的出现为决策树算法的并行化提供了新的思路.本文设计和实现了一种基于Hadoop平台的并行SPRINT分类算法.实验结果表明:基于Hadoop平台的SPRINT分类算法比没有进行并行化的SPRINT算法具有较好的分类正确率、较低的时间复杂度和较好的并行性能,并且能明显提高算法求最佳分裂点时的执行速度.
[Abstract]:The traditional decision tree algorithm is easy to be limited by computing power and storage ability when processing massive data mining on a single computer platform, so it has the disadvantages of long time consuming, poor fault tolerance and small storage capacity. The emergence of Hadoop platform with high reliability and fault tolerance provides a new idea for parallelization of decision tree algorithm. This paper designs and implements a parallel SPRINT classification algorithm based on Hadoop platform. Experimental results show that the SPRINT classification algorithm based on Hadoop platform has better classification accuracy, lower time complexity and better parallel performance than the SPRINT algorithm without parallelization. And it can obviously improve the execution speed of the algorithm to find the best split point.
【作者单位】： 南京邮电大学计算机学院软件学院;
【基金】：国家自然科学基金(61171053)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：1942385