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基于Spark的并行关联规则挖掘算法研究综述.pptx
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,CONTENTS01.02.关联规则挖掘概述Spark在大数据处理中的地位并行关联规则挖掘算法的必要性03.算法分类与特点算法实现流程算法性能评估04.数据分片与任务调度频繁项集挖掘算法优化规则置信度计算与优化05.电商推荐系统中的应用金融风险控制中的应用医疗健康数据分析中的应用06.数据处理规模与效率的挑战算法可扩展性与鲁棒性的挑战算法适用性与泛化能力的挑战未来研究方向与展望07.研究成果总结对Spark并行关联规则挖掘算法的贡献对未来研究的建议与展望感谢您的观看！
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汇报人：CONTENTS添加章节标题关联规则挖掘算法概述关联规则挖掘的基本概念常用关联规则挖掘算法介绍关联规则挖掘算法的性能瓶颈Spark并行计算框架简介Spark框架的基本概念Spark的数据处理流程Spark的数据并行化原理基于Spark的关联规则挖掘算法并行化实现基于Spark的关联规则挖掘算法并行化方案设计算法并行化的关键技术实现并行化算法的性能优化实验与分析实验数据集与实验环境介绍实验结果与分析并行化算法的性能评估结论与展望基于Spark的关联规则挖掘算法并行化的优势与局限性未来研究方向与展望汇
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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
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