【摘 要】
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针对大数据环境下的关联挖掘问题,采取两次扫描数据库,将事务添加到相互独立的数据分区的方式,对传统FP-Growth算法进行分布式改造,进而提出了基于Hadoop框架的分布式FP-Grow
【机 构】
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郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61501405）,河南省科技计划项目（152102210149,152102210357）,郑州轻工业学院校级青年骨干教师培养对象资助计划项目（XGGJS02）,郑州轻工业学院研究生科技创新基金资助项目
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针对大数据环境下的关联挖掘问题,采取两次扫描数据库,将事务添加到相互独立的数据分区的方式,对传统FP-Growth算法进行分布式改造,进而提出了基于Hadoop框架的分布式FP-Growth算法以实现海量数据的频繁模式FP挖掘.仿真结果表明,在数据处理量逐渐增大的过程中,该算法相比较传统算法其运行时间和内存消耗的优势愈加明显,当数据处理量达到70万条时,该算法比传统算法节省约2/3的运行时间,而内存消耗仅为传统算法的1/5.说明该算法在处理海量数据时,能够显著提高FP的挖掘效率并降低内存的消耗量.
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