基于MapReduce框架的Apriori算法改进【论文】

描述

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内容

随着计算机的普及和网络的发展，每天网络上都会生成大量的TB级别的数据。从大量数据中寻找有价值的信息是当前的热点，对人类社会来说非常重要，而实现这一功能的技术是数据挖掘。
关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究内容之一，它的目的是在数据库中查找各个项目之间的关联。 Apriori算法是一种计算频繁项目集挖掘的十分经典的算法。本文的主要目标研究是基于Hadoop的MapReduce框架的频繁项集算法的运算效率问题，改进了Apriori算法，使其拥有更快的运算速度。本文采用了对照实验的方法，与k-phase算法相比较，从而得出本算法确实减少计算机之间的数据传输量，并有效地提高操作性能。

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