FP-Growth的并行加权关联规则挖掘算法  被引量:2

A Parallel Weighted Association Rule Mining Algorithm on FP-Growth

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作  者:李翔[1] 刘韶涛[1] 

机构地区:[1]华侨大学计算机科学与技术学院,福建厦门361021

出  处:《华侨大学学报(自然科学版)》2014年第5期523-527,共5页Journal of Huaqiao University(Natural Science)

基  金:国务院侨办科研基金资助项目(09QZR02)

摘  要:基于FP-Growth算法,提出一种并行加权的关联规则挖掘(PWARM)算法,证明其满足加权向下封闭性.使用MapReduce计算模型,在分布式集群中并行挖掘出关联规则.实验结果表明:该算法可以满足数据权重不同的需求,且在处理大数据集时能有效地提高挖掘的效率.Proposeing aparallel weighted association rule mining(PWARM)algorithm on FP-Growth algorithm.Testified that the algorithm is satisfy weighted downward closure property,using MapReduce mining association rules in parallel in a distributed cluster.Experimental analysis shows that this algorithm can satisfy the demand of mining the data with different weight in the database,and in dealing with large data sets to speed up the efficiency of mining.

关 键 词:关联规则挖掘 并行加权 FP-GROWTH算法 MapReduce 加权频繁项集 

分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]

 

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