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一种基于Hadoop的并行关联规则算法
一种基于Hadoop的并行关联规则算法
并行关联
Hadoop
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一种基于Hadoop的并行关联规则算法
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一种基于Hadoop的并行关联规则算法 (2011年)
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在挖掘大型数据库的关联规则时,使用并行计算是必需的.针对传统的并行计算,存在不能处理节点失效,难以处理负载均衡等问题,提出基于Hadoop架构实现并行关联规则计算的设计.理论和实验证明,基于Hadoop的并行关联规则计算,能处理节点失效,并且能做到节点负载均衡.
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大数据环境下,传统的串行FP-Growth算法在处理海量数据时,占用内存过大、频繁项多,适用于大数据情况的PFP(parallel FP-Growth)算法存在数据量增大无法处理的缺陷。针对这些问题,提出了基于Hadoop的负载均衡数据分割FP-Growth并行算法。在Hadoop平台下,使用负载均衡和数据分割相结合的方式对原始事务数据集分片实现并行化。实验证明,基于Hadoop的负载均衡数据分割
基于Hadoop的FP-Growth关联规则并行改进算法
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一种基于Hadoop架构的并行挖掘算法研究
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在Hadoop 平台下,基于MapReduce 并行编程模型 来实现大数据高效的病毒扫描,特别是针对Hadoop 处理海量小文件效率低的问题,通
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针对因特网环境下并行数据库实现多个大数据表关联存在的计算瓶颈,基于 Hadoop集群设计了一个并行关联多个大数据表的简便算法MR_Join。以商业网站凡客诚品的销售数据为例进行实验,验证算法的可行性并做出应用实例。实验结果表明,MR_Join算法可以有效地实现大数据表的快速关联,具有显著的并行效率。
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摘要随着数据库技术的发展和Internet的迅速普及,实际应用中需要处理的数据量急剧地增长,致聚类研究面临许多新的问题和挑战,如海量数据和新的计算环境等。深入研
实验题目:基于Hadoop的并行贝叶斯分类算法的设计与实现
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基于Hadoop大数据平台实现遗传算法并行化
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针对大数据集中串行共享知识挖掘算法效率低下的问题,结合云计算技术,提出了一种基于Hadoop的并行共享决策树挖掘算法(PSDT)。该算法采用传统的属性表结构实现并行挖掘,但其I/O操作过多,影响算法性能,为此,进一步提出...
基于Hadoop的聚类算法并行化分析及应用研究_陈爱平
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基于Hadoop的PageRank算法并行实现+源代码+文档说明
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基于工业领域广泛用到的Hadoop分布式计算平台,使用Canopy+K-means算法对手写数字进行聚类研究.针对传统Canopy算法初始阈值的确定问题,引入"最大最小化原则"确定初始阈值,计算得到K-means算法所需的初始聚类中心点....
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为了提升个性化推荐系统的大数据处理能力,选择基于用户聚类协同过滤的个性化推荐算法,并在Hadoop平台下实现算法的分布式并行化.离线状态下对用户物品矩阵降维,对用户进行聚类得到类别信息列表,对用户在类簇内进行...
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