物流技术（装备版）
物流技術（裝備版）
물류기술（장비판）
LOGISTICS TECHNOLOGY（Equipment）
2015年
4期
178-181,187
,共5页
数据挖掘%云计算%关联规则%频繁项集%MapReduce
數據挖掘%雲計算%關聯規則%頻繁項集%MapReduce
수거알굴%운계산%관련규칙%빈번항집%MapReduce
将MapReduce运用于关联规则挖掘算法中,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法.该算法以并行的方式工作,并且改变了频繁项集挖掘的次序,从包含项数最多的频繁项集开始挖掘,直到得到用户希望的频繁项集终止,为用户提供了交互性,与经典的关联规则挖掘算法Apriori相比,运行效率有大幅度的提高.
將MapReduce運用于關聯規則挖掘算法中,提齣瞭一種改進的頻繁項集挖掘算法.該算法以併行的方式工作,併且改變瞭頻繁項集挖掘的次序,從包含項數最多的頻繁項集開始挖掘,直到得到用戶希望的頻繁項集終止,為用戶提供瞭交互性,與經典的關聯規則挖掘算法Apriori相比,運行效率有大幅度的提高.
장MapReduce운용우관련규칙알굴산법중,제출료일충개진적빈번항집알굴산법.해산법이병행적방식공작,병차개변료빈번항집알굴적차서,종포함항수최다적빈번항집개시알굴,직도득도용호희망적빈번항집종지,위용호제공료교호성,여경전적관련규칙알굴산법Apriori상비,운행효솔유대폭도적제고.
