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基于MapReduce并行的Apriori算法改进研究
  • ISSN号:1000-2243
  • 期刊名称:《福州大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]福州大学物理与信息工程学院,福建福州350108, [2]福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350108
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(10871221); 福建省教育厅科研资助项目(JA09286); 福州大学人才基金资助项目(XRC-0971)
中文摘要:

基于MapReduce实现的Apriori简单并行算法,产生了大量值为1的键/值对,影响了算法效率.提出一种分组统计策略的Apriori并行算法,有效地减少了键/值对的产生.实验结果表明,改进的基于MapReduce并行的Apriori算法在时间性能上有了很大的提升,并且随着集群节点的增加,算法的加速比线性提高.

英文摘要:

The simple parallel Apriori with MapReduce generates a great of key/value pairs with value as 1,and affects the efficiency of the algorithm.This paper proposes a parallel Apriori with counting in groups,and it effectively reduces the key/value pairs generation.The experimental results show that the improved parallel Apriori with MapReduce gets a great advance in time performance,and with the number of cluster nodes increases,the speedup increases linearly.

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期刊信息
  • 《福州大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:福州大学
  • 主办单位:福州大学
  • 主编:杨黄浩
  • 地址:福建省福州市大学新区学园路2号
  • 邮编:350116
  • 邮箱:xb@fzu.edu.cn
  • 电话:0591-22865030 22865031
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2243
  • 国内统一刊号:ISSN:35-1117/N
  • 邮发代号:34-27
  • 获奖情况:
  • 全国高校优秀自然科学学报,华东地区优秀期刊,福建省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:8994