基于MapReduce的关联规则挖掘算法的研究及应用-豆柴文库

基于MapReduce的关联规则挖掘算法的研究及应用.pptx

2024-10-04

20金币

4.7MB

29页

快乐****蜜蜂

实名认证

内容提供者

1/10

2/10

3/10

4/10

5/10

6/10

7/10

8/10

9/10

10/10

亲，该文档总共29页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

相关资料

基于MapReduce的关联规则挖掘算法的研究及应用.pptx

基于MapReduce的关联规则挖掘算法的研究及应用目录添加目录项标题MapReduce框架简介分布式计算框架MapReduce工作原理MapReduce应用场景关联规则挖掘算法介绍关联规则挖掘基本概念常用关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法性能分析基于MapReduce的关联规则挖掘算法设计Map阶段设计Reduce阶段设计算法优化策略基于MapReduce的关联规则挖掘算法实现编程语言和开发环境选择算法实现过程实验环境和数据集准备算法性能测试与分析测试数据集和性能指标算法性能测试过程测试结果分析和比较基于

2024-10-04

4.7MB

基于MapReduce计算模型的并行关联规则挖掘算法研究综述.docx

基于MapReduce计算模型的并行关联规则挖掘算法研究综述随着大数据时代的到来，关联规则挖掘成为了数据挖掘领域中的重要分支之一。然而，随着数据不断增大，传统的串行算法面临着运算效率低、时间复杂度高等问题，因此如何利用并行化技术提高算法的效率成为了关注的焦点。基于MapReduce计算模型的并行关联规则挖掘算法就是应运而生的一种分布式执行的算法。本文将对这种算法进行介绍和研究。一、MapReduce计算模型的概述MapReduce计算模型是一个由Google提出的分布式计算模型。它将计算任务拆分为两个阶段

2024-10-27

11KB

基于MapReduce的并行关联规则算法研究.docx

基于MapReduce的并行关联规则算法研究引言在大数据时代，数据的规模和复杂度都在不断增加。如何从大数据中发现有用的信息，已成为一个重要的研究课题。数据挖掘技术就是通过各种算法和方法，处理大数据，挖掘其内部规律和有用信息，帮助人们做出有效决策。关联规则算法是数据挖掘技术中的一个重要部分，通过分析数据集中各项之间的关联关系，找到频繁出现的项集和它们之间的关联规则。在实际应用中，通常需要同时考虑多个维度的关联关系，这时关联规则算法的计算量会变得极大，难以完成。为了解决大数据量和计算量的问题，基于MapRed

2024-10-15

11KB

基于关联规则数据挖掘Apriori算法的研究与应用.docx

基于关联规则数据挖掘Apriori算法的研究与应用随着互联网技术及智能化应用的不断发展，数据挖掘技术日益成熟，Apriori算法是其中一个重要的关联规则挖掘算法。本文主要探讨Apriori算法的研究及其在实际应用中的作用。一、Apriori算法的基本原理及流程Apriori算法是一种基于候选项集及频繁项集的数据挖掘算法，其基本思想是利用频繁项集的前缀性质对候选集进行剪枝，从而减少候选集的生成个数。Apriori算法的流程分为两个阶段：频繁项集生成和规则生成。(1)频繁项集生成：在此阶段，算法首先扫描数据集

2024-11-10

10KB

基于Hadoop的多维关联规则挖掘算法研究及应用.docx

基于Hadoop的多维关联规则挖掘算法研究及应用基于Hadoop的多维关联规则挖掘算法研究及应用摘要：随着大数据时代的到来，关联规则挖掘作为一种重要的数据挖掘技术，用于发现数据集中的相关性。然而，传统的关联规则挖掘算法在处理大规模数据集时面临着效率低下的问题。针对这一问题，本文提出了一种基于Hadoop的多维关联规则挖掘算法。该算法采用分布式计算的方式，利用Hadoop平台的并行性能，实现了高效的关联规则挖掘。本文在UCI数据集上进行了实验，结果表明该算法在大数据环境下能够有效地挖掘多维关联规则。关键词：

2024-10-20

11KB