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文献类型

  • 2 篇 期刊文献
  • 1 篇 学位论文

馆藏范围

  • 3 篇 电子文献
  • 0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

  • 2 篇 管理学
    • 2 篇 管理科学与工程(可...
  • 1 篇 工学
    • 1 篇 计算机科学与技术...
    • 1 篇 软件工程

主题

  • 3 篇 map/reduce模式
  • 2 篇 关联规则
  • 2 篇 增量更新
  • 1 篇 并行fp-growth算法...
  • 1 篇 2fp-growth
  • 1 篇 频繁项集
  • 1 篇 web日志数据挖掘
  • 1 篇 内存溢出

机构

  • 2 篇 合肥工业大学
  • 1 篇 长春工业大学

作者

  • 2 篇 郑亚军
  • 1 篇 王泽儒
  • 1 篇 王红梅
  • 1 篇 胡学钢
  • 1 篇 李芬田

语言

  • 3 篇 中文
检索条件"主题词=Map/Reduce模式"
3 条 记 录,以下是1-10 订阅
排序:
基于Hadoop的2FP-Growth算法
收藏 引用
长春工业大学学报 2018年 第2期39卷 150-155页
作者: 王泽儒 王红梅 李芬田 长春工业大学计算机科学与工程学院 吉林长春130012
在2FP-Grwoth算法的基础上提出并行处理算法,基于Hadoop平台下的map/reduce编程模式对2FP-Growth算法进行处理。通过实验和FP-Growth算法、COFI算法以及2FP-Growth算法验证了基于Hadoop的并行2FP-Growth算法的正确性和高效性。
来源: 评论
基于PFP的关联规则增量更新算法
收藏 引用
合肥工业大学学报(自然科学版) 2015年 第4期38卷 500-503,551页
作者: 郑亚军 胡学钢 合肥工业大学计算机与信息学院 安徽合肥230009
对快速增长的数据进行挖掘的有效途径之一是采用增量式更新算法,其中最具代表性的是MRFUP算法。该算法的剪枝策略减少了关联规则的计算,但在处理增长快速的数据时效率过低,且频繁计算新增数据。文章以提高海量数据下关联规则增量更新效... 详细信息
来源: 评论
基于mapreduce的关联规则增量更新算法研究及应用
基于MapReduce的关联规则增量更新算法研究及应用
收藏 引用
作者: 郑亚军 合肥工业大学
学位级别:硕士
互联网技术迅速发展,信息呈爆炸式增长,在海量数据中,如何快捷高效的获取有效的信息逐渐成为人们关注的焦点,其中关联规则是该数据挖掘领域中的重要研究课题。然而传统的关联规则算法已无法适应数据增长对数据挖掘的需求,实时高效的关... 详细信息
来源: 评论