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基于MapReduce的分块压缩矩阵Apriori的并行化研究

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摘要针对经典的Apriori算法需要多次扫描数据库,不适合大规模数据这个问题,提出了一种改进的Apriori算法.该算法采用布尔向量关系运算思想,将事务数据库扫描后转化成压缩矩阵,在MapReduce框架下将压缩矩阵进行分块,每块分别被做并列式处理.利用分压缩矩阵快速计算所有的候选项集,从中产生频繁K-项集,降低了Apriori算法的时间复杂度.

DOI lj1qyrl7dv/2152368

作者罗芳;阮群生;李志亮;曾思南

机构地区不详

出处《西安文理学院学报：自然科学版》 2015年4期

关键词关联规则 MAPREDUCE 压缩矩阵 APRIORI

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2015年04月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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西安文理学院学报：自然科学版

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