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| 基于MapReduce的分块压缩矩阵Apriori的并行化研究 | |
| 摘 要： | 针对经典的Apriori算法需要多次扫描数据库,不适合大规模数据这个问题,提出了一种改进的Apriori算法.该算法采用布尔向量关系运算思想,将事务数据库扫描后转化成压缩矩阵,在MapReduce框架下将压缩矩阵进行分块,每块分别被做并列式处理.利用分压缩矩阵快速计算所有的候选项集,从中产生频繁K-项集,降低了Apriori算法的时间复杂度. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |
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