文献类型：期刊文章

作　　者：章志刚[1] 吉根林[1]

机构地区：[1]南京师范大学计算机科学与技术学院,南京210023

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：江苏省自然科学基金重点项目(No.BK2011005)

年　　份：2014

卷　　号：50

期　　号：2

起止页码：103-106

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：FP-Growth算法是基于FP树挖掘频繁项目集的经典算法,为提高FP-Growth算法挖掘大规模数据频繁项目集的效率,提出了一种基于FP-Growth的频繁项目集并行挖掘算法FPPM。该算法基于Map/Reduce并行模型,在每个计算节点上首先构造局部频繁模式树,并对之进行挖掘得到局部频繁项目集,然后合并局部频繁项目集以得到全局频繁项集,由于此时得到的结果并不完备,所以对合并后未达到最小支持度阈值的项目集,重新计算其支持数。介绍了FPPM算法的设计思想,测试了其性能。实验结果表明FPPM算法具有较好的可扩展性。

关 键 词：频繁项目集 并行挖掘  FP Growth  MAP REDUCE

分 类 号：TP311.11]