关联规则算法在铁路钢轨质量分析评价系统中的应用研究

【类型】学位论文

【作者】白庆春 

【关键词】 数据流 频繁项集 数据挖掘 MapReduce 关联规则

【学位授予单位】郑州轻工业学院

【学位年度】2016

【学位名称】硕士

【分类号】U213.4;|TP311.13

【导师姓名】朱付保

【摘要】随着各行各业计算机信息化水平的提高,数据挖掘技术逐渐被广泛应用。由于数据信息的飞速增长,原有的数据挖掘方法已经很难满足业务的需求。传统的串行算法存在挖掘速率低,面对海量数据挖掘时不能及时快速响应的缺点。在数据规模不断增长的同时,我们所面对和掌握的数据结构越来越复杂且数据的维度也越来越高。面对这些快速增长的数据,传统的频繁项集挖掘算法需要不断的扫描数据库,因此会增加算法的时间复杂度和相应的执行效率,并行数据挖掘正是在这样的背景下出现。关联规则算法作为数据挖掘中的一个重要的分支,其能够从数据对象集合中挖掘具有

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