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为解决大数据量情况下的网络用户行为分析的时效性、准确性,针对Apriori算法对数据库反复扫描和候选集过大的问题,提出了一种将压缩矩阵和事务权值引入的改进型Apriori算法,并将改进后的算法运用于云计算平台Spark。实验证明,改进后的算法的性能和效率都更高,在网络用户行为分析中具有优势。
一种改进的基于Spark的用户行为分析方法的研究
【摘 要】
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为解决大数据量情况下的网络用户行为分析的时效性、准确性,针对Apriori算法对数据库反复扫描和候选集过大的问题,提出了一种将压缩矩阵和事务权值引入的改进型Apriori算法,
【机 构】
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湖南工业大学计算机与通信学院
【出 处】
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湖南工业大学学报
【发表日期】
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2016年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61350011,61379058,41362015）, 湖南省自然科学基金资助项目（14JJ2115,12JJ2036）, 湖南工业大学自然科学基金资助项目（2014HX16）
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