【摘 要】
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针对传统FP-Growth算法在大规模数据环境下存在的挖掘效率低和内存溢出问题,在传统FP-Growth算法的基础上,提出一种新的并行FP-Growth算法,并在分布式计算框架Hadoop的MapRed
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针对传统FP-Growth算法在大规模数据环境下存在的挖掘效率低和内存溢出问题,在传统FP-Growth算法的基础上,提出一种新的并行FP-Growth算法,并在分布式计算框架Hadoop的MapReduce编程模式下实现并行化处理。实验数据表明,并行的FP-Growth算法与传统的FPGrowth算法相比,具有相同数据量下计算时间短,相同时间内处理数据量增大的优点,并在一定条件下解决了大数据挖掘的内存溢出问题。
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