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作者

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  • 59 篇 中文
检索条件"主题词=MapReduce编程模型"
59 条 记 录,以下是11-20 订阅
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基于mapreduce的微博用户搜索排名算法
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计算机应用 2012年 第11期32卷 2989-2993页
作者: 梁秋实 吴一雷 封磊 北京市科学技术研究院北京市计算中心 北京100012
在微博搜索领域,单纯依赖于粉丝数量的搜索排名使刷粉行为有了可乘之机,通过将用户看作网页,将用户间的"关注"关系看作网页间的链接关系,使PageRank关于网页等级的基本思想融入到微博用户搜索,并引入一个状态转移矩阵和一个... 详细信息
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面向高性能计算机的海量数据处理平台实现与评测
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计算机研究与发展 2012年 第S1期49卷 357-361页
作者: 黄訸 易晓东 李姗姗 廖湘科 国防科学技术大学计算机学院 长沙410073
高性能计算机主要应用于传统的科学计算领域,而在云计算时代,数据密集型应用成为一大类新型应用,已经变得越来越重要.主要探索如何在高性能计算机上高效地进行海量数据处理,使高性能计算机在进行科学计算的同时,能够非常好地支持数据密... 详细信息
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对数似然相似度算法的mapreduce并行化实现
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计算机工程与设计 2015年 第5期36卷 1233-1238页
作者: 张明敏 张功萱 周秀敏 南京理工大学计算机科学与工程学院 江苏南京210094
为提高Mahout中协同过滤算法处理大数据的能力,对云计算平台进行研究,提出一种基于mapreduce模型计算相似度的方法。通过设计4个mapreduce任务,实现对数似然相似度算法的并行化;结合算法自身的特点,采用复合键对和同现矩阵的思想将大量... 详细信息
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基于mapreduce的数据挖掘平台设计与实现
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计算机工程与设计 2013年 第2期34卷 495-501页
作者: 黄斌 许舒人 蒲卫 中国科学院软件研究所软件工程技术中心 北京100190 中国科学院研究生院 北京100190 解放军卫生信息中心 北京100842
mapreduce编程模型的简单性和高性价比使得其适用于海量数据的并行处理。然而,mapreduce欠缺对多数据源、组件复用以及数据可视化支持,这些缺点使用户在运用mapreduce框架进行数据挖掘时暴露出开发效率低下,重复开发等问题。提出了一种... 详细信息
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基于hadoop的多层次局部动态并行化技术研究
基于hadoop的多层次局部动态并行化技术研究
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作者: 王晓玮 中国科学院研究生院
学位级别:博士
随着海量数据时代的到来,能够有效的存储和处理大规模数据的平台受到越来越广泛的关注。这些平台大多利用了集群的分布式处理和节点的多核并行计算能力。其中以mapreduce编程模型为基础的处理框架尤为突出。这些平台从宏观的角度关注... 详细信息
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面向mapreduce的工作流扩展与执行优化技术研究
面向MapReduce的工作流扩展与执行优化技术研究
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作者: 吴容 中国科学院研究生院
学位级别:博士
由于易用性和良好的扩展性,google提出的mapreduce编程模型被广泛应用于各类大规模数据处理和分析项目中。在实际应用中,一个分析项目往往需要分解成多个mapreduce作业,且这些计算作业和其之间的数据依赖关系共同组成了复杂的计算工... 详细信息
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面向大数据的数据库划分FP-Growth改进算法
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南昌大学学报(理科版) 2022年 第5期46卷 570-576页
作者: 张乐 魏昕怡 徐苏 林两位 南昌大学数学与计算机学院 江西南昌330031 南昌大学际銮书院 江西南昌330031 数字福建气象大数据研究所(闽南师范大学) 福建漳州363000
提出了一种基于Hadoop架构和mapreduce编程模型实现的面向大数据的FP-Growth频繁项集挖掘的改进算法。首先将事务数据库按每个频繁1项进行抽取,生成对应的投影数据库,并将这些投影数据库分发到一个个节点机上;再由节点机对投影数据库进... 详细信息
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Hadoop环境下基于并行熵的FIUT算法挖掘
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计算机工程与设计 2019年 第3期40卷 685-690,787页
作者: 晏依 徐苏 南昌大学信息工程学院 江西南昌330031
针对传统频繁项集挖掘算法效率低下的问题,提出基于Hadoop平台的并行BMR-FIUT算法。通过引入FIU-Tree(frequent items ultrametric tree)结构挖掘频繁项集,避免传统算法的缺陷;改进FIUT算法的分解过程,使之适应于Map-Reduce框架下的并... 详细信息
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一种基于mapreduce的并行PSO-BP神经网络算法
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科技通报 2017年 第4期33卷 110-115页
作者: 崔红艳 曹建芳 史昊 忻州师范学院计算机科学与技术系 山西忻州034000 太原科技大学计算机科学与技术学院 太原030024
为了提高BP神经网络算法的分类准确率和运行时间效率,利用PSO算法和并行化设计的思想,提出了Hadoop平台下基于mapreduce的PSO优化BP神经网络的并行化设计及实现方法。利用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高算法分类准确率;采... 详细信息
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基于mapreduce的并行关联规则增量更新算法
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计算机工程 2016年 第2期42卷 21-25,32页
作者: 程广 王晓峰 上海海事大学信息工程学院 上海201306
为解决传统关联规则挖掘算法在大数据环境下运行效率较低的问题,基于频繁模式增长(FP-growth)算法,提出一种面向大数据的并行关联规则增量更新算法。利用mapreduce编程模型与云计算平台,对FP-growth算法各步骤进行并行化处理。在增量更... 详细信息
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