基于Hadoop的FP-Growth改進算法
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大數(shù)據(jù)環(huán)境下，傳統(tǒng)的串行FP-Crowth算法在處理海量數(shù)據(jù)時，占用內(nèi)存過大、頻繁項多，適用于大數(shù)據(jù)情況的PFP（ parallel FP-Crowth）算法存在數(shù)據(jù)量增大無法處理的缺陷。針對這些問題，提出了基于Hadoop的負載均衡數(shù)據(jù)分割FP-Growth并行算法。在Hadoop平臺下，使用負載均衡和數(shù)據(jù)分割相結(jié)合的方式對原始事務數(shù)據(jù)集分片實現(xiàn)并行化。實驗證明，基于Hadoop的負載均衡數(shù)據(jù)分割FP-Crowth并行算法在處理數(shù)據(jù)量和效率上有所提高。
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