【摘 要】
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针对Hadoop框架下的用户行为大数据挖掘效率问题,提出了一种改进的关联规则Apriori挖掘算法。该算法首先实现了Hadoop框架下的项集分类建模。然后通过传统关联规则Apriori算
【机 构】
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广西大学行健文理学院理工学部计算机与信息工程系,中国社会科学院
【基金项目】
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河南省科技厅2018年度科技攻关项目(182102110277),广西壮族自治区教育厅2018年度广西高校中青年教师基础能力提升项目(2018KY0783),广西壮族自治区教育厅2019年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2019KY0960).
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针对Hadoop框架下的用户行为大数据挖掘效率问题,提出了一种改进的关联规则Apriori挖掘算法。该算法首先实现了Hadoop框架下的项集分类建模。然后通过传统关联规则Apriori算法的挖掘步骤分析,对候选项目集的生成方式进行了改进,并结合标志位信息实现无用事务去除,有效压缩了事务和项目的数量,从而缩短了任务处理时间。在具体实现过程中对改进Apriori算法流程进行了Map Reduce处理。仿真实验表明:相比于传统Apriori算法,改进后的Apriori挖掘算法具有更高的执行效率。
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