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传统的Apriori算法要多次扫描数据集,随着数据量的快速增长,传统的Apriori算法已经不能很好地适用于大数据分析,针对该情况设计了IPApriori算法。首先通过剪枝策略设计了一种适用于多维数据的IApriori算法,再将IApriori算法与Hadoop分布式框架相结合,实现了多维关联规则挖掘算法的并行化。将IPApriori算法运用到手机用户行为预测关联分析中,分析影响手机用户行为的一些主要因素,挖掘出手机用户行为与年龄维度、性别维度、时间维度、地点维度和手机品牌维度属性之间可能存在的某种关联。最后通过实验证明,算法的并行化和建立结构的方法可以降低系统的I/O负荷,提高算法的执行效率。 相似文献
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<正>对信息化的实施是发展先进生产力必备的条件,国内外的企业,在管理方面,利用理论结合实践的方式,但是无论在哪个阶段都非常重视对于信息技术的运用,企业对于信息的资源能够广泛深入的利用,正是因为这样,企业才能够实现整体的有效管控,将管理和业务流程进行深度优化,从而使企业在业界站稳脚跟,并且屹立不倒。设备管理的相关内容也变得更加丰富,通过网络化信息系统对设备资料数据进行统计,对设备全生命周期管理进行研究提升管理设备品质的手段在业界得到了越来越多的普遍利用,设备管理不仅需要先进的维修技术,更需要先进的管理模式与手段[1]。 相似文献
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