分布式优化Apriori算法的交通运行状态数据分析模型

wf(2016)

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摘要
针对标准Apriori算法在交通运行状态数据分析的应用中还存在数据处理缓慢、分析结果不精确等问题。本文提出了一种基于分布式Apriori算法的交通运行状态数据分析模型,首先通过使用Hash技术,除去那些不需要的候选项目集来减少候选集的势,以提高数据分析的处理速度,然后采用分布式的资源分布方式重新分配资源的权重,以对资源负载均衡进行优化,最终结合城市交通信息实际,构建运行状态数据分析模型。仿真实验结果表明,本文提出的改进算法相比较标准算法而言,在交通运行状态数据分析的应用中具有较高的精确性。
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关键词
urban traffic,analysis of the state,data mining,distributed optimization,frequent item sets
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