基于Spark的大规模单图频繁子图算法

基于Spark的大规模单图频繁子图算法

论文摘要

随着互联网的快速发展,校园一卡通得到了广泛的普及,进而服务器上的数据也在迅速增加。单机算法已无法支撑支持度较低的频繁子图挖掘和子图增长模式的挖掘。海量的单图频繁子图的数据挖掘已无法在单机上实现,现有的Hadoop分布式框架也并不适合迭代式算法运行。因此论文提出一种基于Spark的大规模单图频繁子图挖掘FSMBUS算法。通过次优树构建并行计算的候选子图,在给定最小支持度时挖掘出所有的频繁子图,实验结果表明,单图上最新的算法比FSMBUS的效率慢一个数量级,FSMBUS算法可支持更低的支持度阈值以及更大的图数据挖掘,比Hadoop移植版的效率快2~4倍,分析我校一卡通数据可帮助院校管理、领导决策提出可参照的依据。

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类型: 期刊论文

作者: 蒋来好,朱志祥,赵子晨

关键词: 校园卡,频繁子图,分布式计算,大规模单图

来源: 计算机与数字工程 2019年10期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学,计算机软件及计算机应用

单位: 西安邮电大学计算机学院,陕西省信息化工程研究院

基金: 陕西省重点研发计划项目(编号:2016KTTSGY01-01),西安邮电大学教学改革研究项目(编号:JGZ201615)资助

分类号: O157.5;TP311.13

页码: 2405-2412

总页数: 8

文件大小: 2202K

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相关论文文献

  • [1].SQM:基于Spark的大规模单图上的子图匹配算法[J]. 计算机应用 2019(01)
  • [2].联合监控位置和尺度参数控制图综述[J]. 数理统计与管理 2020(02)

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基于Spark的大规模单图频繁子图算法
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