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基于PFP的关联规则增量更新算法
被引量：
6
1
作者
郑亚军
胡学钢
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期500-503,551,共5页
对快速增长的数据进行挖掘的有效途径之一是采用增量式更新算法,其中最具代表性的是MRFUP算法。该算法的剪枝策略减少了关联规则的计算,但在处理增长快速的数据时效率过低,且频繁计算新增数据。文章以提高海量数据下关联规则增量更新效...
对快速增长的数据进行挖掘的有效途径之一是采用增量式更新算法,其中最具代表性的是MRFUP算法。该算法的剪枝策略减少了关联规则的计算,但在处理增长快速的数据时效率过低,且频繁计算新增数据。文章以提高海量数据下关联规则增量更新效率为目标,通过扩展能够并行处理关联规则的PFP算法而提出一种基于PFP的关联规则增量更新算法MRPFP。该算法能充分利用云平台强大的存储和并行计算能力。该算法的实验结果表明,MRPFP处理海量数据的效率优于MRFUP算法,更适用于海量数据的关联规则挖掘。
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关键词
关联规则
map
/
reduce
模式
增量更新
并行FP-Growth算法
下载PDF
职称材料
题名
基于PFP的关联规则增量更新算法
被引量：
6
1
作者
郑亚军
胡学钢
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期500-503,551,共5页
文摘
对快速增长的数据进行挖掘的有效途径之一是采用增量式更新算法,其中最具代表性的是MRFUP算法。该算法的剪枝策略减少了关联规则的计算,但在处理增长快速的数据时效率过低,且频繁计算新增数据。文章以提高海量数据下关联规则增量更新效率为目标,通过扩展能够并行处理关联规则的PFP算法而提出一种基于PFP的关联规则增量更新算法MRPFP。该算法能充分利用云平台强大的存储和并行计算能力。该算法的实验结果表明,MRPFP处理海量数据的效率优于MRFUP算法,更适用于海量数据的关联规则挖掘。
关键词
关联规则
map
/
reduce
模式
增量更新
并行FP-Growth算法
Keywords
association
rule
map
/
reduce
programming
pattern
incremental
updating
parallel
FP-Growth
algorithm
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PFP的关联规则增量更新算法
郑亚军
胡学钢
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015
6
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