信息安全与技术
信息安全與技術
신식안전여기술
INFORMATION SECURITY AND TECHNOLOGY
2013年
7期
18-20
,共3页
云计算%关联规则%Apriori Map/Reduce
雲計算%關聯規則%Apriori Map/Reduce
운계산%관련규칙%Apriori Map/Reduce
本文分析了当前网络考试系统数据挖掘现状,介绍了云计算和数据挖掘的相关概念,指出传统数据挖掘技术在当今考试系统海量数据情况下挖掘时系统响应速度慢,负载不均衡和节点效率低的不足,设计了基于Map/Reduce并行编程模型的Apriori算法,利用云计算环境下计算资源来支持该算法的并行执行,通过实例说明云计算化后的Apriori算法在对海量考试数据进行挖掘时能获得更高的挖掘效率.
本文分析瞭噹前網絡攷試繫統數據挖掘現狀,介紹瞭雲計算和數據挖掘的相關概唸,指齣傳統數據挖掘技術在噹今攷試繫統海量數據情況下挖掘時繫統響應速度慢,負載不均衡和節點效率低的不足,設計瞭基于Map/Reduce併行編程模型的Apriori算法,利用雲計算環境下計算資源來支持該算法的併行執行,通過實例說明雲計算化後的Apriori算法在對海量攷試數據進行挖掘時能穫得更高的挖掘效率.
본문분석료당전망락고시계통수거알굴현상,개소료운계산화수거알굴적상관개념,지출전통수거알굴기술재당금고시계통해량수거정황하알굴시계통향응속도만,부재불균형화절점효솔저적불족,설계료기우Map/Reduce병행편정모형적Apriori산법,이용운계산배경하계산자원래지지해산법적병행집행,통과실례설명운계산화후적Apriori산법재대해량고시수거진행알굴시능획득경고적알굴효솔.
