【摘 要】
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频繁闭项集的挖掘是发现数据项之间关联规则的一种有效方式.当前以MapReduce模式为基础的云计算平台为解决海量数据中的关联规则挖掘问题提供新的解决思路.文中提出并实现一
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61035003,60875011,60721002);国家973计划项目(No.2010CB327903);科技部国际科技合作计划项目(No.2010DFA11030);江苏省自然科学基金项目(No.BK2010054)资助
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频繁闭项集的挖掘是发现数据项之间关联规则的一种有效方式.当前以MapReduce模式为基础的云计算平台为解决海量数据中的关联规则挖掘问题提供新的解决思路.文中提出并实现一种基于Hadoop云计算平台的频繁闭项集的并行挖掘算法.该算法主要包括并行计数、构造全局频繁项表、并行挖掘局部频繁闭项集和并行筛选全局频繁闭项集四个步骤.在多个数据集上的实验表明,该方法能较大提高数据挖掘的效率,具有较好的加速比.
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