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基于MapReduce模型可扩展的序列模式挖掘的研究

Lin Zhu

Bulletin of Science and Technology（2018）

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Abstract
序列模式挖掘是数据挖掘领域的研究课题之一,针对传统算法对处理大数据普遍存在扩展性问题.为了改进扩展性,本文提出云模式下基于MapReduce的序列模式挖掘算法(SPAMC),本文设计出迭代MapReduce框架来高效生成候选模式,并在构建词法序列树时进行修剪.该框架不仅将树结构的子任务分给并行排列的独立映射机,而且能实现对支持计数的并行处理.选用32台虚拟机构建云环境,对多达1300万个交易序列进行了全面实验,实验结果表明SPAMC可大大缩短大数据的挖掘时间,达到极高的可扩展性,并提供云聚集的理想负载平衡.
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