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利用数据变换与并行运算的闭频繁项集挖掘方法 被引量：12
1
作者 党红恩 赵尔平 +1 位作者 刘炜 雒伟群 《湘潭大学自然科学学报》 CAS 2018年第1期119-122,共4页
针对传统闭频繁项集(CFI)挖掘方法耗时长、效率低的问题,提出一种基于数据变换与并行运算(DTPC)的新型挖掘方法:设计基于质数对数运算的数据变换方法,将大量数据转换成简单的数字;利用Spark并行框架中的平方/开方运算将这些数字转换成... 针对传统闭频繁项集(CFI)挖掘方法耗时长、效率低的问题,提出一种基于数据变换与并行运算(DTPC)的新型挖掘方法:设计基于质数对数运算的数据变换方法,将大量数据转换成简单的数字;利用Spark并行框架中的平方/开方运算将这些数字转换成频繁项集.3 000万篇文章的大数据集实验结果表明,提出的DTPC算法可以大幅度提升数据挖掘效率,同时减少计算资源的不必要浪费. 展开更多
关键词 闭频繁项集 大数据挖掘 质数对数变换 Spark并行计算框架
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