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基于Hadoop的FP-Growth改進(jìn)算法

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  大數(shù)據(jù)環(huán)境下,傳統(tǒng)的串行FP-Crowth算法在處理海量數(shù)據(jù)時(shí),占用內(nèi)存過(guò)大、頻繁項(xiàng)多,適用于大數(shù)據(jù)情況的PFP( parallel FP-Crowth)算法存在數(shù)據(jù)量增大無(wú)法處理的缺陷。針對(duì)這些問(wèn)題,提出了基于Hadoop的負(fù)載均衡數(shù)據(jù)分割FP-Growth并行算法。在Hadoop平臺(tái)下,使用負(fù)載均衡和數(shù)據(jù)分割相結(jié)合的方式對(duì)原始事務(wù)數(shù)據(jù)集分片實(shí)現(xiàn)并行化。實(shí)驗(yàn)證明,基于Hadoop的負(fù)載均衡數(shù)據(jù)分割FP-Crowth并行算法在處理數(shù)據(jù)量和效率上有所提高。

基于Hadoop的FP-Growth改進(jìn)算法

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