基于MapReduce计算模型的并行关联规则挖掘算法研究综述

摘要：

随着数据的爆炸式增长,传统的算法已不能适应大数据挖掘的需要,需要分布式、并行的关联规则挖掘算法来解决上述问题.MapReduce是一种流行的分布式并行计算模型,因其使用简单、伸缩性好、自动负载均衡和自动容错等优点,得到了广泛的应用.对已有的基于MapReduce计算模型的并行关联规则挖掘算法进行了分类和综述,对其各自的优缺点和适用范围进行了总结,并对下一步的研究进行了展望.

关键词：数据挖掘、关联规则挖掘、频繁项集、并行、MapReduce、Hadoop

所属期刊栏目：35

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省高校自然科学研究项目KJ2016A623

在线出版日期：2018-04-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：13-23