文献类型：期刊文章

作　　者：吴倩[1] 王林平[1] 罗相洲[1] 崔建群[1] 王海[2]

机构地区：[1]华中师范大学计算机学院,武汉430079 [2]华中师范大学科技处,武汉430079

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61370108)

年　　份：2017

卷　　号：34

期　　号：10

起止页码：2897-2900

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：高效用模式挖掘被广泛地应用于数据挖掘领域。为了挖掘指定数量的高效用模式,一些基于树结构和效用表结构的top-k高效用挖掘算法被提出,但前者在挖掘过程中产生了大量候选模式,后者在效用模式增长时需要进行多次比较;同时,由于在信息社会,数据量呈爆炸性增长,所以在数据集过大的情况下,挖掘高效用模式需以大量存储空间以及计算开销为代价。为了解决这两个问题,基于MapReduce的top-k高效用模式挖掘算法(TKHUP_MaR)被提出。该算法通过两次扫描数据库,利用三次MapReduce来实现并行top-k高效用模式的挖掘。通过实验表明TKHUP_MaR算法在并行挖掘top-k高效用模式的过程中是有效的。

关 键 词：数据挖掘 TOP-K 高效用模式  MAPREDUCE 并行算法  

分 类 号：TP301.6]