基于Hadoop的FP-Growth改進算法
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大數據環境下，傳統的串行FP-Crowth算法在處理海量數據時，占用內存過大、頻繁項多，適用于大數據情況的PFP（ parallel FP-Crowth）算法存在數據量增大無法處理的缺陷。針對這些問題，提出了基于Hadoop的負載均衡數據分割FP-Growth并行算法。在Hadoop平臺下，使用負載均衡和數據分割相結合的方式對原始事務數據集分片實現并行化。實驗證明，基于Hadoop的負載均衡數據分割FP-Crowth并行算法在處理數據量和效率上有所提高。
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