Spark平臺(tái)中的并行化FP growth關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法_第1頁
Spark平臺(tái)中的并行化FP growth關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法_第2頁
Spark平臺(tái)中的并行化FP growth關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法_第3頁
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法是一種重要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它能夠從大規(guī)模的數(shù)據(jù)growthFP聯(lián)掘。但是，由于數(shù)據(jù)集的規(guī)模越來越大，單機(jī)執(zhí)行該算法會(huì)面臨雜度高、空間限制等問題，因此需要使用并行化的方法來加速關(guān)SparkRDD(彈性分布式數(shù)據(jù)集)的數(shù)據(jù)模型，能夠提供高效的數(shù)據(jù)處理和計(jì)Spark頻繁FP表該。需要為每個(gè)項(xiàng)集單獨(dú)維護(hù)一個(gè)鏈表，鏈表中存儲(chǔ)著該項(xiàng)集中所有的度和置信度，對(duì)頻繁項(xiàng)集進(jìn)行過濾小數(shù)P集的生成：將頻繁項(xiàng)集的生成過程分配到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行理，每個(gè)節(jié)點(diǎn)只處理自己所擁有的數(shù)據(jù)，在完成頻繁項(xiàng)集的生成的頻繁項(xiàng)集的基礎(chǔ)上，通過計(jì)算支力，從而更加高效地處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。需要注意的是，在實(shí)際應(yīng)用中，需要針對(duì)具體的數(shù)據(jù)集和計(jì)算環(huán)境進(jìn)行適當(dāng)?shù)膮?shù)調(diào)整和優(yōu)化，

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