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基于Spark的并行关联规则挖掘算法研究综述
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作者:
雩风三日
时间:
2020-12-21 10:18
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基于Spark的并行关联规则挖掘算法研究综述
基于Spark的并行关联规则挖掘算法研究综述
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关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支，但随着数据的快速增长，传统关联规则挖掘算法不能很好地适应大数据的要求，需要在分布式、并行计算的平台上寻找突破。Spark 是专门为大数据处理而设计的一个适合迭代运算的并行计算模型，相比MapReduce 具有更高效、充分利用内存、更适合迭代计算和交互式处理的优点。对已有的基于Spark 的并行关联规则挖掘算法进行了分类和综述，并总结了各自的优缺点和适用范围，为下一步的研究提供参考。
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关键词：
Spark；并行；关联规则挖掘；Apriori；FP-Growth
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基于Spark的并行关联规则挖掘算法研究综述.pdf
2020-12-21 10:18 上传
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