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  • 檢索結果:共3筆資料 檢索策略: "Frequent Itemset Mining".ekeyword (精準)


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    1

    於 Hadoop Yarn 平台上建置平行化的 FP-Growth 演算法
    • 資訊管理系 /104/ 碩士
    • 研究生: 黃楷鈞 指導教授: 呂永和
    • 當今網路與資訊爆炸的時代,資料透過網路產生的速度更是呈指數性的成長, 將資料分析成為有價值的資訊是現今大家所關注的議題之一。Hadoop 為當今資 料探勘的熱門平台。Hadoop 的優點是採用分散式…
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    2

    基於MapReduce計算架構的巨量資料高頻項目探勘演算法
    • 資訊管理系 /103/ 碩士
    • 研究生: 汪志軒 指導教授: 呂永和
    • 高頻項目探勘(Frequent Itemset Mining)演算法,與現今許多成功的商業應用案例息息相關,在現代的研究中佔有一席之地。Hadoop的MapReduce計算架構在可擴展性(Scala…
    • 點閱:225下載:5

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    在MapReduce中分解式頻繁項目集探勘之研究
    • 電子工程系 /109/ 碩士
    • 研究生: 王浩宇 指導教授: 陳省隆
    • 對於關聯規則探勘及序列樣式探勘等領域,頻繁項目集探勘是其重要的一部分。類似Apriori的平行頻繁項目集探勘演算法須要掃描資料庫多次及產生巨量候選項目集以計數其頻率,因此飽受高I/O流量及巨大記憶體…
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