改进的FP—GrOWTH算法及其分布式并行实现
2016-09-12 22:50:17马月坤刘鹏飞张振友孙燕丁铁凡
哈尔滨理工大学学报 2016年2期
马月坤 刘鹏飞 张振友 孙燕 丁铁凡
摘要：针对传统FP-Growth算法在大规模数据环境下挖掘效率低下的问题，提出了一种改进的FP-Growth算法。该算法主要是通过基于频繁闭项集策略对完备模式树进行剪枝进而减小搜索空间规模，达到提高算法挖掘效率的目的。并将改进后的FP-Growth算法的分治策略与分布式计算框架Hadoop的MapReduce编程模式有机结合，进一步提高了大数据环境下的挖掘效率。实验证明，基于Hadoop的改进FP-Growth算法的效率较传统FP-Growth算法有所提高。endprint
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