%0 Journal Article
%T 基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法<br>An algorithm for mining frequent item sets from data streams based on MapReduce
%A 朱付保
%A 白庆春
%A 汤萌萌
%A 朱颢东&lt
%A br&gt
%A ZHU Fubao
%A BAI Qingchun
%A TANG Mengmeng
%A ZHU Haodong
%J 华中师范大学学报（自然科学版）
%D 2017
%X 针对传统数据流频繁项集计算中效率低、内存消耗大等问题，本文采用并行计算的思想设计了一种基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法，首先，对进行数据分块压缩和传输，其次，将数据频繁项的计算分布在负载均衡的数据节点，可以有效保证数据的执行效率.最后通过一次调度处理合并各个节点产生的频繁项集并进行合并.理论分析和实验对比结果均表明，该算法对于并行处理数据流频繁项集的统计问题是有效可行的.<br
%K MapReduce
%K 频繁项集
%K 数据流
%K 并行计算
%K 数据挖掘
%K &lt
%K br&gt
%K MapReduce
%K item sets
%K data streams
%K parallel computation
%K data mining
%U http://journal.ccnu.edu.cn/zk/CN/abstract/abstract7966.shtml