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如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度,在大数据背景下,同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此,本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法(UWEFP),首先,为了同时兼顾数据项的概率和权重,计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝;然后,为了减少对数据集的多次扫描,结合Spark框架的优点,设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘;最后在Spark环境下,以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时,提高了效率. 相似文献
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Introduction
The IEC central office informed in 7/543/AC that the secretariat of TC 7 would be taken over by the Chinese National Committee on January 10, 2003 and affirmed subsequently in 7/544/AC that the secretariat of TC 7 has been taken over by the Chinese National Committee which appointing secretary in Shanghai Electric Cable Research Institute as no objection has been raised by the Standardization Management Board members. It's the first IEC secretariat that assumed by China, with great significance, just as commented by the media that the commitment indicate undoubtedly China is to play a much more active and important role in the world especially after its entry into world trade organization as well as the trend of global economic integration. 相似文献
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提出了一种基于移动代理的分布式网络管理系统模型,阐述了该系统发现网络拓扑的过程,介绍了具体算法思想,给出了数据结构和算法描述,最后进行了仿真,证明了算法的有效性. 相似文献
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