【摘 要】
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在云计算环境下,如何在大数据中进行关联规则挖掘是目前研究的重点和热点.目前已有的并行Apriori算法访问数据库频繁,时间复杂度高,且存储开销大.据此提出一种基于多叉树的并
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61370212)资助;高等学校博士学科点专项科研基金项目(20102304120012;20122304130002)资助
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在云计算环境下,如何在大数据中进行关联规则挖掘是目前研究的重点和热点.目前已有的并行Apriori算法访问数据库频繁,时间复杂度高,且存储开销大.据此提出一种基于多叉树的并行Apriori算法.首先,依据垂直分割的思想,将原事务数据库转换为布尔型项目数据库并用二进制形式存储.其次,将记录集分割成n个子集,由多个节点并行计算,并使用多叉树结构存储频繁项.方法用于某网络安全态势感知系统后的结果表明,该算法与现有方法相比减小了对数据存储空间的要求,降低了数据库的访问次数,缩短了算法的运行时间.
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