兰州工业学院学报
蘭州工業學院學報
란주공업학원학보
Journal of Lanzhou Institute of Technology
2014年
6期
13-16
,共4页
数据挖掘%关联规则%Hadoop%Apriori%MapReduce
數據挖掘%關聯規則%Hadoop%Apriori%MapReduce
수거알굴%관련규칙%Hadoop%Apriori%MapReduce
data mining%association rules%Hadoop%Apriori%MapReduce
提出了一种基于MapReduce模型，利用向量矩阵和Apriori算法实现关联规则数据挖掘的新算法。算法利用MapReduce模型处理向量矩阵，结合Apriori算法思想，产生局部频繁项集，通过合并处理得到全局频繁项集。实验证明算法能提高关联规则挖掘的效率。
提齣瞭一種基于MapReduce模型，利用嚮量矩陣和Apriori算法實現關聯規則數據挖掘的新算法。算法利用MapReduce模型處理嚮量矩陣，結閤Apriori算法思想，產生跼部頻繁項集，通過閤併處理得到全跼頻繁項集。實驗證明算法能提高關聯規則挖掘的效率。
제출료일충기우MapReduce모형，이용향량구진화Apriori산법실현관련규칙수거알굴적신산법。산법이용MapReduce모형처리향량구진，결합Apriori산법사상，산생국부빈번항집，통과합병처리득도전국빈번항집。실험증명산법능제고관련규칙알굴적효솔。
A model based on MapReduce is proposed, which can use the vector matrix and Apriori algorithm to realize the data mining of association rules.The algorithm combined with the Apriori algorithm produces local fre-quent item sets, which obtains the global frequent item sets by combining process.Experiment turns out that the algorithm is effective.
