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基于Hadoop平台的并行DHP数据分析方法
被引量：
4
1
作者
杨燕霞
冯林
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第12期3280-3284,3291,共6页
由候选项集G2生成频繁2-项集岛是关联规则Apriori算法的一个瓶颈。直接哈希修剪（DHP）算法利用一个生成的Hash表见H2减G2中无用的候选项集，以此提高厶的生成效率。但传统DHP算法是一个串行算法，不能有效处理较大规模数据。针对这一...
由候选项集G2生成频繁2-项集岛是关联规则Apriori算法的一个瓶颈。直接哈希修剪（DHP）算法利用一个生成的Hash表见H2减G2中无用的候选项集，以此提高厶的生成效率。但传统DHP算法是一个串行算法，不能有效处理较大规模数据。针对这一问题，提出DHP的并行化算法——H_DHP。首先，对DHP算法并行化策略的可行性进行了理论分析与证明；其次，基于Hadoop平台，把Hash表以的生成以及频繁项集L1、L3～Lk的生成方法进行了并行实现，并借助Hbase数据库生成关联规则。仿真实验结果表明：与传统DHP算法相比，H_DHP算法在数据的处理时间效率、处理数据集的规模大小，以及加速比和可扩展性等方面都有较好的性能。
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关键词
HADOOP
HASH表
APRIORI
算法
直接哈希修剪算法
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职称材料
题名
基于Hadoop平台的并行DHP数据分析方法
被引量：
4
1
作者
杨燕霞
冯林
机构
四川师范大学计算机科学学院
四川师大科技园发展有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第12期3280-3284,3291,共6页
基金
国家科技支撑计划项目(2014BAH11F01
2014BAH11F02)
四川省科技支撑计划项目(15GZ0079)~~
文摘
由候选项集G2生成频繁2-项集岛是关联规则Apriori算法的一个瓶颈。直接哈希修剪（DHP）算法利用一个生成的Hash表见H2减G2中无用的候选项集，以此提高厶的生成效率。但传统DHP算法是一个串行算法，不能有效处理较大规模数据。针对这一问题，提出DHP的并行化算法——H_DHP。首先，对DHP算法并行化策略的可行性进行了理论分析与证明；其次，基于Hadoop平台，把Hash表以的生成以及频繁项集L1、L3～Lk的生成方法进行了并行实现，并借助Hbase数据库生成关联规则。仿真实验结果表明：与传统DHP算法相比，H_DHP算法在数据的处理时间效率、处理数据集的规模大小，以及加速比和可扩展性等方面都有较好的性能。
关键词
HADOOP
HASH表
APRIORI
算法
直接哈希修剪算法
Keywords
Hadoop
Hash table
Apriori algorithm
Direct Hashing and Pruning （DHP） algorithm
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
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被引量
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1
基于Hadoop平台的并行DHP数据分析方法
杨燕霞
冯林
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
4
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