数据挖掘,top-k,高效用模式,MapReduce,并行算法

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数据挖掘,top-k,高效用模式,MapReduce,并行算法

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: mahout数据挖掘 ### Mahout 数据挖掘 ...通过上述介绍可以看出，Mahout 为数据挖掘提供了一套完整且强大的工具集，不仅支持传统的单机计算模式，还充分利用了 Hadoop 的分布式计算能力，使得大规模数据集的处理变得更加高效。
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: 搜索记录频繁模式挖掘1 6.1 至6.4 未给出的章节可能涉及了Top K频繁模式挖掘、Reducer数量的选择以及如何处理大数据量的挑战。 7.1 至9.4 可能涵盖了实验设置、结果分析和未来研究方向。总结，搜索记录频繁模式挖掘是通过Hadoop和...
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: 基于网格划分加权的分布式离群点检测算法.docx 离群点检测是数据挖掘领域的一个重要组成部分，尤其在大数据时代，其重要性日益凸显。离群点，也称为异常值，是指与正常模式偏离的数据点，可能隐藏着有价值的信息或者异常行为。离群点检测已被广泛应用在金融风控、...
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: 大数据量海量数据处理.pdf - **Top-K问题**：即找出数据集中出现频率最高或数值最大的前K个元素，常见的解决方案包括基于堆的算法、Reservoir Sampling等。 - **分布式处理**：对于跨多台机器的数据集，采用分布式计算框架如Hadoop或Spark，...
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: 大数据基础培训.pdf 数据挖掘算法如关联规则分析、分类、聚类等用于发现数据中隐藏的模式。预测模型和机器学习用于建立数据驱动的预测模型。 5. 流计算框架概述：流计算框架针对实时或近实时的数据流处理需求。如Twitter的Storm、...
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: Hadoop in Action excerpt_index - **Big Cloud-Based Parallel Data Mining (BC-PDM)**: 一种基于云的大规模并行数据挖掘技术，与传统的Apriori算法相比，BC-PDM在成本和性能上都有优势。书中对比了Apriori和BC-PDM在第270页。 **8. Hadoop架构与...
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