基于MapReduce的增量數(shù)據(jù)挖掘研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aet
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文檔介紹：頻繁項集挖掘是數(shù)據(jù)挖掘過程中的重要部分，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法中常用Apriori算法和FP增長算法來挖掘頻繁項集。在實際應(yīng)用中，傳統(tǒng)算法往往不能用于頻繁更新的數(shù)據(jù)庫，采用IMBT數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能從不斷更新的數(shù)據(jù)庫中挖掘頻繁項集，但是這將導(dǎo)致存儲空間不足和運行效率低下的問題?；贛apReduce的增量數(shù)據(jù)挖掘能夠有效解決這些問題，通過對比基于MapReduce的增量數(shù)據(jù)挖掘和傳統(tǒng)增量數(shù)據(jù)挖掘的運行時間可以證明，基于Mapeduce的增量數(shù)據(jù)挖掘更高效。
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