【24h】

Non-iteration Parallel Algorithm for Frequent Pattern Discovery

机译:频繁模式发现的非迭代并行算法

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摘要

For the high time overhead problems of Apriori algorithm while solving for the long length frequent patterns, using the MapReduce distributed programming ideas, the paper breaks the original idea of Aproiri which discovers the frequent item sets through gradually increasing the element numbers in the frequent item sets. It proposes a new non-iteration parallel algorithm about frequent pattern discovery, which can get arbitrary length frequent pattern at random. The experimental results show that the proposed algorithm has better time performance than such parallel algorithms which are under the ideas of traditional Apriori algorithm.
机译:针对Apriori算法的高时间开销问题,同时又解决了较长的频繁模式,使用MapReduce分布式编程思想,打破了Aproiri的原始思想,即通过逐渐增加频繁项目集中的元素数来发现频繁项目集。提出了一种新的关于频繁模式发现的非迭代并行算法,该算法可以随机获得任意长度的频繁模式。实验结果表明,在传统的Apriori算法思想下,该算法比并行算法具有更好的时间性能。

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