基于MapReduce的Apriori算法并行化改進_135 裝訂處1基于基于MapReduceMapReduce的AprioriApriori算法并行化改進算法并行化改進摘要摘要基于MapReduce的并行Apriori算法解決了現(xiàn)有Apriori算法的問題，該算法多次掃描數(shù)據(jù)庫，但是候選集仍然是通過串行自連接從一組頻繁項中生成的，并且候選數(shù)據(jù)集很多生成。</p>
在基于MapRe-duce的Apriori算法的基礎上，提高挖掘頻繁項集的Apriori算法的效率，并行化并改善連接階段，并提出了一種在大數(shù)據(jù)環(huán)境中挖掘頻繁項集的新算法-CApriori算法。
新算法使用Map和Reduce流程從頻繁的k個項目中并行獲取一組k+1個候選對象。
Apriori算法使生成頻繁項集的整個過程并行化，并在迭代過程中節(jié)省并減少了候選集的數(shù)量。
儲存空間和時間。
通過分析和比較時間復雜度，改進的算法可顯著減少處理大量數(shù)據(jù)時連接階段的時間消耗。
CApriori算法已經(jīng)在Hadoop平臺上進行了測試，結果表明改進算法具有更高的效率，在大數(shù)據(jù)和小支持環(huán)境下都可以實現(xiàn)良好的加速能力。
關鍵詞關鍵詞:關聯(lián)規(guī)則;數(shù)據(jù)挖掘;MapReduce;Apriori裝訂處2目錄目錄摘要................................................................................................................................1目錄................................................................................................................................2引言................................................................................................................................3一、基本概念................................................................................................................3（一）Apriori算法...............................................................................................4（二）MapReduce編程模型...............................................................................4二、基于MapReduce的CApriori算法......................................................................5（一）MapReduce框架下的Apriori算法.........................................................5（二）Apriori算法并行化改進...........................................................................5三、實驗........................................................................................................................7（一）實驗環(huán)境....................................................................................................7（二）實驗結果與分析........................................................................................8四、結束語..................................................................................................................10五、源代碼..................................................................................................................101、代碼塊：Login..............................................................................................102、代碼塊：NaiveBayesFrame..........................................................................143、代碼塊：NaiveBayesConf............................................................................234、代碼塊：NaiveBayesMR..............................................................................255
2025年深入貫徹中共中央八項規(guī)定精神學習教育學習計劃表與知識測試題135題【附答案】 2025年深入貫徹中共中央八項規(guī)定精神學習教育學習計劃表年深入貫徹中共中央八項規(guī)定精神學習教育學習計劃表與知識測試題知識測試題135135題【附答案】【附答案】2025年深入貫徹中共中央八項規(guī)定精神學習教育學習深入貫徹中共中央八項規(guī)定精神學習教育學習計劃表計劃表深入貫徹中共中央八項規(guī)定精神學習教育從深入貫徹中共中央八項規(guī)定精神學習教育從2025年3月開始，月開始，到2025年7月結束，為高質量開展學習教育，黨委制定主題教育學習計劃如下月結束，為高質量開展學習教育，黨委制定主題教育學習計劃如下:序號形式形式載體載體內容與專題內容與專題時間安排時間安排地點安地點安排參加人參加人員發(fā)言人發(fā)言人員1中心組學習集中學習內容集中學習內容:中共中央八項規(guī)定、中央八項規(guī)定實施細則；《習近平關于加強黨的作風建設論述摘編》第一章節(jié)《黨的作風關系人心向背，決定黨和國家事業(yè)成敗》自學內容自學內容:第二章節(jié)《作風問題本質上是黨性問題》2025年3月**六樓會議室黨委委員**領導列席黨委委員輪流發(fā)言2中心組學習集中學習內容集中學習內容:違反中央八項規(guī)定精神反面典型案例通報、《習近平關于加強黨的作風建設論述摘編》第三章節(jié)《作鳳問題核心是黨同人民群眾的關系問題》自學內容自學內容:第四章節(jié)《中央八項規(guī)定是改進作風的切入口和動員令，是長期有效的鐵規(guī)矩、硬杠杠》2025年4月**六樓會議室黨委委員**領導列席黨委委員輪流發(fā)言3中心組學習集中學習內容集中學習內容:《習近平關于加強黨的作風建設論述摘編》第五章節(jié)《持續(xù)深化糾治“四風”》自學內容自學內容:第六章節(jié)《各級領導干部要帶頭轉變作風，身體力行，以上率下》2025年5月**六樓會議室黨委委員**領導列席黨委委員輪流發(fā)言4中心組學習集中學習內容集中學習內容:《習近平關于加強黨的作風建設論述摘編》第七章節(jié)《堅持正風肅紀反腐相貫通》自學內容自學內容:第八章節(jié)《使黨的作風全面純潔起來，以優(yōu)良黨風帶動社風民風向上向善》2025年6月**六樓會議室黨委委員**領導列席黨委委員輪流發(fā)言5中心組學習集中學習內容集中學習內容:《習近平關于加強黨的作風建設論述摘編》第九章節(jié)《推進作風建設常態(tài)化長效化》自學內容自學內容:《中國共產(chǎn)黨紀律處分條例》相關章節(jié)2025年7月**六樓會議室黨委委員**領導列席黨委委員輪流發(fā)言6中心集中學習集中學習:《關于在全黨開展深入貫徹中央八項規(guī)定精2025年3月各支部支部全各支部
MapReduce并行聚類優(yōu)化算法研究 (5)_126 1MapReduceMapReduce并行聚類優(yōu)化算法研究并行聚類優(yōu)化算法研究摘要摘要為了有效解決云計算環(huán)境下海量數(shù)據(jù)的并行聚類問題，以典型的基于距離的K-means聚類算法為例，提出了一種MapReduce并行聚類優(yōu)化算法。
首先將差分進化算法與K-rmeans算法相結合，從而利用差分進化算法的強大全局搜索能力克服典型K-means算法對初始中心較為敏感的缺點，利于增強全局最優(yōu)解的穩(wěn)定性。
然后把優(yōu)化后的算法在Hadoop的MapReduce框架下做了并行化的設計。
實驗結果表明，與其他多種分布式設計相比，提出的并行聚類優(yōu)化算法能夠在保證聚類效果的前提下，大大減少了運算的時間，提高了大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類效率。
關鍵字：大數(shù)據(jù)、K-means算法、聚類分析、差分進化算法、數(shù)據(jù)挖掘、MapＲeduce2目錄目錄MAPREDUCE并行聚類優(yōu)化算法研究并行聚類優(yōu)化算法研究...............................................................................................1摘要摘要...................................................................................................................................................1目錄目錄...................................................................................................................................................2一、一、K-MEANS聚類和差分進化算法分析聚類和差分進化算法分析.........................................................................................3二、基于差分進化的二、基于差分進化的K-MEANS聚類優(yōu)化聚類優(yōu)化........................................................................................3三、基于三、基于MAPＲEDUCE的聚類分布式設計的聚類分布式設計.....................................................................................5四、實驗及結果分析四、實驗及結果分析........................................................................................................................6（一）算法性能驗證..........................................................................................................................6（二）HADOOP平臺的搭建.................................................................................................................7（三）分布式平臺性能驗證..............................................................................................................7五、結論五、結論...........................................................................................................................................8參考文獻參考文獻...........................................................................................................................................9
MapReduce并行聚類優(yōu)化算法研究 (5)_126 1MapReduceMapReduce并行聚類優(yōu)化算法研究并行聚類優(yōu)化算法研究摘要摘要為了有效解決云計算環(huán)境下海量數(shù)據(jù)的并行聚類問題，以典型的基于距離的K-means聚類算法為例，提出了一種MapReduce并行聚類優(yōu)化算法。
首先將差分進化算法與K-rmeans算法相結合，從而利用差分進化算法的強大全局搜索能力克服典型K-means算法對初始中心較為敏感的缺點，利于增強全局最優(yōu)解的穩(wěn)定性。
然后把優(yōu)化后的算法在Hadoop的MapReduce框架下做了并行化的設計。
實驗結果表明，與其他多種分布式設計相比，提出的并行聚類優(yōu)化算法能夠在保證聚類效果的前提下，大大減少了運算的時間，提高了大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類效率。
關鍵字：大數(shù)據(jù)、K-means算法、聚類分析、差分進化算法、數(shù)據(jù)挖掘、MapＲeduce2目錄目錄MAPREDUCE并行聚類優(yōu)化算法研究并行聚類優(yōu)化算法研究...............................................................................................1摘要摘要...................................................................................................................................................1目錄目錄...................................................................................................................................................2一、一、K-MEANS聚類和差分進化算法分析聚類和差分進化算法分析.........................................................................................3二、基于差分進化的二、基于差分進化的K-MEANS聚類優(yōu)化聚類優(yōu)化........................................................................................3三、基于三、基于MAPＲEDUCE的聚類分布式設計的聚類分布式設計.....................................................................................5四、實驗及結果分析四、實驗及結果分析........................................................................................................................6（一）算法性能驗證..........................................................................................................................6（二）HADOOP平臺的搭建.................................................................................................................7（三）分布式平臺性能驗證..............................................................................................................7五、結論五、結論...........................................................................................................................................8參考文獻參考文獻...........................................................................................................................................9
基于MapReduce的Apriori算法并行化改進_135 裝訂處1基于基于MapReduceMapReduce的AprioriApriori算法并行化改進算法并行化改進摘要摘要基于MapReduce的并行Apriori算法解決了現(xiàn)有Apriori算法的問題，該算法多次掃描數(shù)據(jù)庫，但是候選集仍然是通過串行自連接從一組頻繁項中生成的，并且候選數(shù)據(jù)集很多生成。
在基于MapRe-duce的Apriori算法的基礎上，提高挖掘頻繁項集的Apriori算法的效率，并行化并改善連接階段，并提出了一種在大數(shù)據(jù)環(huán)境中挖掘頻繁項集的新算法-CApriori算法。
新算法使用Map和Reduce流程從頻繁的k個項目中并行獲取一組k+1個候選對象。
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關鍵詞關鍵詞:關聯(lián)規(guī)則;數(shù)據(jù)挖掘;MapReduce;Apriori裝訂處2目錄目錄摘要................................................................................................................................1目錄................................................................................................................................2引言................................................................................................................................3一、基本概念................................................................................................................3（一）Apriori算法...............................................................................................4（二）MapReduce編程模型...............................................................................4二、基于MapReduce的CApriori算法......................................................................5（一）MapReduce框架下的Apriori算法.........................................................5（二）Apriori算法并行化改進...........................................................................5三、實驗........................................................................................................................7（一）實驗環(huán)境....................................................................................................7（二）實驗結果與分析........................................................................................8四、結束語..................................................................................................................10五、源代碼..................................................................................................................101、代碼塊：Login..............................................................................................102、代碼塊：NaiveBayesFrame..........................................................................143、代碼塊：NaiveBayesConf............................................................................234、代碼塊：NaiveBayesMR..............................................................................255
