如何使用Spark進(jìn)行并行FP-Growth算法優(yōu)化及實(shí)現(xiàn)
資料介紹
為了進(jìn)一步提高在Spark平臺(tái)上的頻繁模式增長(zhǎng)(FP-Growth)算法執(zhí)行效率,提出一種新的基于Spark的并行FP-Growth算法——BFPG。首先,從頻繁模式樹(shù)(FP-Tree)規(guī)模大小和分區(qū)計(jì)算量對(duì)F-List分組策略進(jìn)行改進(jìn),保證每個(gè)分區(qū)負(fù)載總和近似相等;然后,通過(guò)創(chuàng)建列表P-List對(duì)數(shù)據(jù)集劃分策略進(jìn)行優(yōu)化,減少遍歷次數(shù),降低時(shí)間復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,BFPG算法提高了并行FP-Growth算法挖掘效率,且算法具有良好的擴(kuò)展性。
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