【摘 要】
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随着数据量的增大,FP-Growth算法压缩数据思想的优势就体现出来,基于MapReduce框架的PFP-Growth算法实现该算法在Hadoop平台上的并行化,但是MapReduce框架每次对作业进行操作
【基金项目】
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江苏省973项目(BK2011022);国家自然科学基金重点项目(612724420)
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随着数据量的增大,FP-Growth算法压缩数据思想的优势就体现出来,基于MapReduce框架的PFP-Growth算法实现该算法在Hadoop平台上的并行化,但是MapReduce框架每次对作业进行操作都要将中间结果输出存储到磁盘,影响算法的效率。为了提高关联挖掘的效率,基于Spark平台,运用均衡分组的思想对该算法进行改进,同时在对具有很长前缀情况进行共享前缀的拆分,通过4个步骤使IPFP-Growth算法在Spark上实现。实验结果表明在Spark平台上优化过后的算法在性能上要优于PFP-Grow
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