公开(公告)号：CN106815302A

公开(公告)日：2017-06-09

申请号：CN201611144649.6

申请日：2016-12-13

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 金海 ,  张舫 ,  张宇 ,  廖小飞

IPC: G06F17/30 ,  G06F9/50

CPC classification number: G06F9/5083 ,  G06F16/2465 ,  G06F2209/5019

Abstract: 本发明实现了一种频繁项集挖掘方法，属于数据挖掘技术领域。本发明方法首先在MapReduce上得到每项出现次数，经过排序以及阈值筛选，剔除不符合的项，得到F‑List，然后划分F‑List得到G‑List，根据G‑List的划分，数据传给Mapper，并经过Mapper处理，将数据传给Reducer，在Reducer上进行MapReduce的挖掘。挖掘首先需要得到每个Reducer上的PPCTree，得到PPCTree后进而得到N‑List，以及各个Reducer上对应项的G‑Subsume，最后根据N‑List和G‑Subsume递归得到最终的频繁项集。本发明依据负载预测合理划分数据，保证负载均衡；通过优化递归挖掘流程，大大减少密集型数据挖掘时间。