一種基于Spark的不確定數(shù)據(jù)集頻繁模式挖掘算法
關(guān)鍵詞：不確定數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘 頻繁模式 spark
摘要：如何在海量不確定數(shù)據(jù)集中提高頻繁模式挖掘性能是目前研究的熱點(diǎn).傳統(tǒng)算法大多是以期望、概率或者權(quán)重等單一指標(biāo)為數(shù)據(jù)項(xiàng)集支持度,在大數(shù)據(jù)背景下,同時(shí)考慮概率和權(quán)重支持度的算法難以兼顧其執(zhí)行效率.為此,本文提出一種基于Spark的不確定數(shù)據(jù)集頻繁模式挖掘算法(UWEFP),首先,為了同時(shí)兼顧數(shù)據(jù)項(xiàng)的概率和權(quán)重,計(jì)算一項(xiàng)集的最大概率權(quán)重值并進(jìn)行剪枝;然后,為了減少對(duì)數(shù)據(jù)集的多次掃描,結(jié)合Spark框架的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種具有FP-tree特征的新穎的UWEFP-tree結(jié)構(gòu)進(jìn)行模式樹的構(gòu)建及挖掘;最后在Spark環(huán)境下,以UCI數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文的方法在保證挖掘結(jié)果的同時(shí),提高了效率.
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