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基于Spark的并行FP-Growth算法优化及实现 被引量:10
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作者 顾军华 武君艳 +2 位作者 许馨匀 谢志坚 张素琪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期3069-3074,共6页
为了进一步提高在Spark平台上的频繁模式增长(FP-Growth)算法执行效率,提出一种新的基于Spark的并行FP-Growth算法——BFPG。首先,从频繁模式树(FP-Tree)规模大小和分区计算量对F-List分组策略进行改进,保证每个分区负载总和近似相等;然... 为了进一步提高在Spark平台上的频繁模式增长(FP-Growth)算法执行效率,提出一种新的基于Spark的并行FP-Growth算法——BFPG。首先,从频繁模式树(FP-Tree)规模大小和分区计算量对F-List分组策略进行改进,保证每个分区负载总和近似相等;然后,通过创建列表P-List对数据集划分策略进行优化,减少遍历次数,降低时间复杂度。实验结果表明,BFPG算法提高了并行FP-Growth算法挖掘效率,且算法具有良好的扩展性。 展开更多
关键词 大数据平台 关联规则 频繁项集 频繁模式增长算法 SPARK
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基于关联规则的船员不安全行为发展路径分析 被引量:2
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作者 胡甚平 谢莹 +2 位作者 张欣欣 江帅 席永涛 《上海海事大学学报》 北大核心 2022年第3期62-68,共7页
为研究船员不安全行为间的不确定性关联特征,运用关联规则对船员的不安全行为进行支持度和关联度评估。考虑到船员不安全行为表现的复杂性和不确定性,对船舶航行事故中船员的不安全行为进行辨识,并提出船员不安全行为的基本组成和关联... 为研究船员不安全行为间的不确定性关联特征,运用关联规则对船员的不安全行为进行支持度和关联度评估。考虑到船员不安全行为表现的复杂性和不确定性,对船舶航行事故中船员的不安全行为进行辨识,并提出船员不安全行为的基本组成和关联因素。引入频繁模式增长(frequent pattern growth,FP-growth)算法,分析船员的不安全行为关联规则。结合某港口水域安全事故数据,通过置信度和支持度分析,揭示船员不安全行为致因事故路径。应用结果表明,船员不安全行为导致事故发生的主要路径为:瞭望疏忽→安全航速失误→危险判断过失→避让行动过失→应急操作不当。自然环境和交通密度对船员不安全行为的产生具有较强的关联性。 展开更多
关键词 水路运输 船员不安全行为 关联规则 不确定性 频繁模式增长(fp-growth)算法
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