基于MAPREDUCE并行处理的轨迹模式挖掘算法的研究  

作　　者：李伟亮[1] 马传香[1] 彭茗菁 

机构地区：[1]湖北大学计算机与信息工程学院,湖北武汉430062

出　　处：《物联网技术》2014年第10期69-71,共3页Internet of things technologies

摘　　要：关联规则算法中FP-Growth算法虽不产生候选集,但由于算法高度依赖于内存空间,阻碍了算法在大数据领域的发挥,因此,改进了经典的FP-Growth算法,首先创建支持度计数表,避免了算法对条件模式基的第一次遍历,减少了对数据库的扫描次数;其次利用剪枝策略删去了大量沉余的非频繁项集;最后将算法并行化,利用Hadoop平台优势极大提高数据处理的效率,同时解决了算法占用内存的瓶颈问题。实验结果表明,改进型FP-Growth算法挖掘和预测轨迹的效率明显高于经典算法。

关 键 词：轨迹预测 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]