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关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要研究方向之一。频繁项集的挖掘是关联规则挖掘的第一步,也是最重要的步骤。FP-Growth(Frequent Pattern-Growth)算法因其挖掘效率以及空间复杂度方面的优势被广泛应用于频繁项集挖掘任务中。面对海量数据,FP-Growth算法挖掘效率变得极低甚至失效。在Hadoop大数据平台上实现的基于MapReduce框架的并行FP-Growth算法——PFP算法解决在处理大规模数据时传统算法失效的问题,但是由于其将每次执行之后的中间结果输出到磁盘,降低算法执行效率。为提高并行FP-Growth算法执行效率,提出一种基于Spark的SPFPG算法。该算法运用负载均衡思想对分组策略进行改进,综合考虑分区计算量和FP-Tree规模两个因素,保证每个组之间负载总和近似相等。在Spark上实现FP-Growth算法——SFPG算法的基础上,实现优化后的SPFPG算法。实验结果表明,SPFPG算法相比SFPG算法挖掘效率更高,且算法具有良好的扩展性。 相似文献
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壳聚糖对杨梅果汁的澄清作用 总被引:6,自引:0,他引:6
研究了壳聚糖对杨梅果汁的澄清作用。结果表明壳聚糖是一种有效的果汁澄清剂,当壳聚糖用量为0.4g/L时对杨梅果汁的澄清效果最好,且不影响其营养成分,经处理后的杨梅果汁具有较好的稳定性。 相似文献
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钢丝绳广泛应用于国民经济的多个重要领域,多年来钢丝绳在使用过程中始终存在安全隐患突出、经济性差、事故危害大等世界性难题。目前,国内矿山企业还一直沿用人工检测方法进行钢丝绳安全管理,造成企业多年来提升运输事故不断,损失十分巨大。焦家金矿根据当前矿用钢丝绳使用现状,结合自身实际和钢丝绳使用经验,引用先进的TcK弱磁检测技术对在用钢丝绳进行科学定量检测,并率先在国内同行业建立钢丝绳在线实时监测系统,在钢丝绳科学、安全使用方面进行了富有成效的探索。 相似文献