构建基于WURFL的多服务应用程序

移动Web的快速发展使得移动网站或应用程序被广泛使用。多服务就是根据客户机的功能构建能够服务于无线客户机的Web应用程序。与普通互联网应用相比，无线应用首要问题就是与客户端设备的适配。移动设备的不断增多，使得跟踪这些设备的配置如屏幕尺寸、操作系统等成为一项艰巨任务。Wireless UniversalResourceFile（WURFL）恰恰是解决这类问题的。有了WURFL之后，这些将不再成为难题。

改进的FP-Growth算法及其分布式并行实现

针对传统FP-Growth算法在大规模数据环境下挖掘效率低下的问题,提出了一种改进的FP-Growth算法.该算法主要是通过基于频繁闭项集策略对完备模式树进行剪枝进而减小搜索空间规模,达到提高算法挖掘效率的目的 .并将改进后的FP-Growth算法的分治策略与分布式计算框架Hadoop的MapReduce编程模式有机结合,进一步提高了大数据环境下的挖掘效率.实验证明,基于Hadoop的改进FP-Growth算法的效率较传统FP-Growth算法有所提高.

一种新型的基于Hadoop框架的分布式并行FP-Growth算法

针对传统FP-Growth算法在大规模数据环境下存在的挖掘效率低和内存溢出问题,在传统FP-Growth算法的基础上,提出一种新的并行FP-Growth算法,并在分布式计算框架Hadoop的MapReduce编程模式下实现并行化处理。实验数据表明,并行的FP-Growth算法与传统的FPGrowth算法相比,具有相同数据量下计算时间短,相同时间内处理数据量增大的优点,并在一定条件下解决了大数据挖掘的内存溢出问题。