大数据环境下关联规则并行分层挖掘算法研究

发布时间：2017-08-16 01:27

  本文关键词：大数据环境下关联规则并行分层挖掘算法研究

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【摘要】：为满足大数据实时处理的需求,提出了一种基于划分的关联规则并行分层挖掘算法(Parallel Hierarchical Association Rule Mining,PHARM)。首先,将整个数据库D随机分割成若干个非重叠区域,并行挖掘出局部频繁项集;然后利用先验性质,连接局部频繁项集得全局候选项集;再次扫描D统计出每个候选项集的实际支持度,以确定全局频繁项集。最后,建模分析了该算法的高效性。
【作者单位】： 兰州交通大学电子与信息工程学院;
【关键词】： 大数据 划分 关联规则 并行分层挖掘 高效性
【基金】：国家自然科学基金项目(61163010) 甘肃省自然科学基金(1308RJZA194)资助
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 目前,基于数据驱动的决策支持系统得到广泛认可,使得成很大误差。“大数据”[1,2]成为焦点。大数据处理需要满足极高的时效基于划分的、减小数据库扫描次数的挖掘关联规则的性,数据量大意味着计算开销大,数据多样性意味着算法可扩Apriori改进算法有很多,本文采用相对支持度阈

【参考文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

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【共引文献】

中国期刊全文数据库 前4条

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【相似文献】

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本文编号：680871