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大数据环境下的高效分布式增量序列挖掘
被引量:
2
1
作者
南楠
严英占
《西南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第11期80-85,共6页
本文提出一种基于MapReduce架构的高效分布式增量序列模式挖掘算法(Incremental Sequential Pattern Mining,IncSPM),用于解决大数据环境中每当数据增加时就更新序列模式的问题.该算法利用后向挖掘算法来有效利用先前挖掘生成的序列模式...
本文提出一种基于MapReduce架构的高效分布式增量序列模式挖掘算法(Incremental Sequential Pattern Mining,IncSPM),用于解决大数据环境中每当数据增加时就更新序列模式的问题.该算法利用后向挖掘算法来有效利用先前挖掘生成的序列模式,同时设计同现反转映射(Co-occurrence Reverse Map,CRMAP)数据结构来处理候选序列的组合爆炸问题,最后设计了新的候选生成和早期修剪机制以加快挖掘过程.用两种真实数据集对本文提出的算法进行了评估,实验表明与其他方法相比,本文算法在执行时间、内存消耗和扩展性方面均有实质性的提高.
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关键词
大
数据
挖掘
增量序列模式
后向挖掘
同现反转映射数据结构
下载PDF
职称材料
题名
大数据环境下的高效分布式增量序列挖掘
被引量:
2
1
作者
南楠
严英占
机构
岭南师范学院基础教育学院
中国电子科技集团第
出处
《西南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第11期80-85,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61404119)
河北省教育厅青年基金项目(QN2016182).
文摘
本文提出一种基于MapReduce架构的高效分布式增量序列模式挖掘算法(Incremental Sequential Pattern Mining,IncSPM),用于解决大数据环境中每当数据增加时就更新序列模式的问题.该算法利用后向挖掘算法来有效利用先前挖掘生成的序列模式,同时设计同现反转映射(Co-occurrence Reverse Map,CRMAP)数据结构来处理候选序列的组合爆炸问题,最后设计了新的候选生成和早期修剪机制以加快挖掘过程.用两种真实数据集对本文提出的算法进行了评估,实验表明与其他方法相比,本文算法在执行时间、内存消耗和扩展性方面均有实质性的提高.
关键词
大
数据
挖掘
增量序列模式
后向挖掘
同现反转映射数据结构
Keywords
big data mining
incremental sequential pattern
backward mining
co-occurrence reverse map data structure
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大数据环境下的高效分布式增量序列挖掘
南楠
严英占
《西南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020
2
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