兰州文理学院学报（自然科学版）
蘭州文理學院學報（自然科學版）
란주문이학원학보（자연과학판）
Journal of LanZhou University of Arts And Science (Natural Sciences Edition)
2014年
5期
48-51,61
,共5页
数据挖掘%关联规则%MapReduce%Apriori%Hadoop
數據挖掘%關聯規則%MapReduce%Apriori%Hadoop
수거알굴%관련규칙%MapReduce%Apriori%Hadoop
提出了一种基于Map Reduce模型的Apriori改进算法,该算法利用Map Reduce模型分布式处理海量的输入数据,结合Apriori算法,得到局部频繁项集,通过聚合处理得到全局频繁项集.实验证明,该算法是有效的.
提齣瞭一種基于Map Reduce模型的Apriori改進算法,該算法利用Map Reduce模型分佈式處理海量的輸入數據,結閤Apriori算法,得到跼部頻繁項集,通過聚閤處理得到全跼頻繁項集.實驗證明,該算法是有效的.
제출료일충기우Map Reduce모형적Apriori개진산법,해산법이용Map Reduce모형분포식처리해량적수입수거,결합Apriori산법,득도국부빈번항집,통과취합처리득도전국빈번항집.실험증명,해산법시유효적.
