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基于云关联挖掘的物流信息智能分析方法研究
被引量:
3
1
作者
曾奕棠
张玉峰
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2016年第10期56-60,共5页
目前的物流信息关联规则分析模型与方法难以适应分布、异构、动态的大数据环境。云关联挖掘实现了云计算与关联规则挖掘的结合,其核心是实现关联规则挖掘算法的Map Reduce并行化。本文在构建基于云关联挖掘的物流信息智能分析模式的基础...
目前的物流信息关联规则分析模型与方法难以适应分布、异构、动态的大数据环境。云关联挖掘实现了云计算与关联规则挖掘的结合,其核心是实现关联规则挖掘算法的Map Reduce并行化。本文在构建基于云关联挖掘的物流信息智能分析模式的基础上,以Apriori算法为例,探索了并行的物流信息关联规则分析算法及其实现,研究设计了Map Reduce并行化的Map函数、Combine函数和Reduce函数。最后,分析了本方法的优势。
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关键词
云
挖掘
云关联挖掘
物流信息
物流信息智能分析
原文传递
题名
基于云关联挖掘的物流信息智能分析方法研究
被引量:
3
1
作者
曾奕棠
张玉峰
机构
武汉东湖学院管理学院
武汉大学信息资源研究中心
出处
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2016年第10期56-60,共5页
基金
国家自然科学基金项目(71373197)
文摘
目前的物流信息关联规则分析模型与方法难以适应分布、异构、动态的大数据环境。云关联挖掘实现了云计算与关联规则挖掘的结合,其核心是实现关联规则挖掘算法的Map Reduce并行化。本文在构建基于云关联挖掘的物流信息智能分析模式的基础上,以Apriori算法为例,探索了并行的物流信息关联规则分析算法及其实现,研究设计了Map Reduce并行化的Map函数、Combine函数和Reduce函数。最后,分析了本方法的优势。
关键词
云
挖掘
云关联挖掘
物流信息
物流信息智能分析
Keywords
cloud mining
cloud association rule mining
logistics information
the intelligent analyzing of logistics information
分类号
G250.2 [文化科学—图书馆学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于云关联挖掘的物流信息智能分析方法研究
曾奕棠
张玉峰
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2016
3
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