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《基于MapReduce模型的并行Apriori算法研究》
一、引言
随着大数据时代的来临,数据挖掘和数据分析的重要性日益凸显。频繁项集挖掘作为数据挖掘的一个重要组成部分,其效率直接影响着整个数据挖掘过程。Apriori算法作为频繁项集挖掘的经典算法,其性能在处理大规模数据时面临巨大挑战。为了解决这一问题,本文提出了一种基于MapReduce模型的并行Apriori算法,旨在提高算法的处理效率和准确性。
二、Apriori算法概述
Apriori算法是一种用于频繁项集挖掘的关联规则学习算法。其核心思想是通过寻找数据集中的频繁项集来生成关联规则。然而,传统的Apriori算法在处理大规模数据时,
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