面向大数据的挖掘分类算法研究

面向大数据的挖掘分类算法研究

论文摘要

概述数据挖掘分类算法,包括传统分类算法和流式分类算法,重点论述适合大数据的流式分类算法VFDT和CVFDT,将Spark大数据技术栈和CVFDT结合实现,证明Spark尤其是Spark Streaming能够提高CVFDT分类算法的速度、效率和精度,有着重要的应用价值。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 数据挖掘分类算法概述
  •   1.1 传统数据挖掘分类算法
  •   1.2 流式大数据挖掘分类算法
  • 2 CVFDT算法公式
  •   2.1 信息增益[6]
  •   2.2 Hoeffding约束
  • 3 Spark大数据技术栈
  •   3.1 Spark Core
  •   3.2 Spark SQL
  •   3.3 Spark Streaming
  • 4 Spark Streaming结合CVFDT实现并行化分类处理
  •   4.1 系统基本架构
  •   4.2 并行化方案
  • 5 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 盛俊

    关键词: 大数据,流式,数据挖掘,分类算法

    来源: 信息技术与信息化 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 扬州市职业大学信息工程学院

    基金: 扬州市职业大学校级重点科研项目(2017ZR06,2018ZR04),扬州市职业大学2018年校级教改课题一般课题A类(2018JGA05),江苏省高等职业院校专业带头人高端研修项目(2019GRFX115)

    分类号: TP311.13

    页码: 123-125

    总页数: 3

    文件大小: 1188K

    下载量: 203

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