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| 海量数据离散化算法的并行设计与实现 | |
| 作者单位： | ;1.辽宁师范大学计算机与信息技术学院 |
| 摘 要： | 连续属性的离散化是机器学习和数据挖掘的重要预处理步骤,如何高效处理海量数据连续属性离散化已成为急需要解决的问题。近年来兴起的Hadoop技术能够有效处理基于海量数据的应用。为此,设计和实现一种基于MapReduce编程模型的连续属性离散化并行算法,并给出算法设计的方法和策略。在保证离散效果的情况下,使用不同大小数据集在不同节点的集群环境下的实验结果表明,所设计的并行离散化算法具有较高的执行效率和较好的可扩展性,适合用于海量数据的快速离散化处理。 |
| 关 键 词： | 海量数据 并行化 连续属性离散化 Hadoop |
PARALLEL DESIGN OF MASSIVE DATA DISCRETISATION ALGORITHM AND ITS IMPLEMENTATION |
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