一种改进的SPRINT算法

来源 :韶关学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：BLUECAT

【摘要】

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自大数据时代以来,数据密集型计算已经引起了相当大的关注.数据密集型计算环境中的数据挖掘研究仍处于初级阶段.提出一种基于MapReduce编程框架和SPRINT算法的决策树分类算法

【作者】

：

白玲玲韩天鹏

【机构】

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中共阜阳市委党校教务处,阜阳师范学院计算机与信息工程学院

【出处】

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韶关学院学报

【发表日期】

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2018年9期

【关键词】

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SPRINT MAPREDUCE 决策树数据挖掘 SPRINT MapReduce decision tree data mining

【基金项目】

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阜阳市社科规划课题（FXK2017009）,阜阳市党校系统科研课题（FYDXKT201741）.

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自大数据时代以来,数据密集型计算已经引起了相当大的关注.数据密集型计算环境中的数据挖掘研究仍处于初级阶段.提出一种基于MapReduce编程框架和SPRINT算法的决策树分类算法M-BCBT. M-BCBT继承了MapReduce的优点,使算法更适合数据密集型计算应用.算法的性能根据实例进行分析评估.实验结果表明,MBCBT可以缩短操作时间,提高大数据环境的准确性.

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