基于MapReduce的Apriori算法并行化改進(jìn)_135 裝訂處1基于基于MapReduceMapReduce的AprioriApriori算法并行化改進(jìn)算法并行化改進(jìn)摘要摘要基于MapReduce的并行Apriori算法解決了現(xiàn)有Apriori算法的問(wèn)題，該算法多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)，但是候選集仍然是通過(guò)串行自連接從一組頻繁項(xiàng)中生成的，并且候選數(shù)據(jù)集很多生成。</p>基于MapReduce的Apriori算法并行化改進(jìn)_135

在基于MapRe-duce的Apriori算法的基礎(chǔ)上，提高挖掘頻繁項(xiàng)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(xiàng)集的新算法-CApriori算法。

新算法使用Map和Reduce流程從頻繁的k個(gè)項(xiàng)目中并行獲取一組k+1個(gè)候選對(duì)象。

Apriori算法使生成頻繁項(xiàng)集的整個(gè)過(guò)程并行化，并在迭代過(guò)程中節(jié)省并減少了候選集的數(shù)量。

儲(chǔ)存空間和時(shí)間。

通過(guò)分析和比較時(shí)間復(fù)雜度，改進(jìn)的算法可顯著減少處理大量數(shù)據(jù)時(shí)連接階段的時(shí)間消耗。

CApriori算法已經(jīng)在Hadoop平臺(tái)上進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果表明改進(jìn)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(shí)現(xiàn)良好的加速能力。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞:關(guān)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(jìn)...........................................................................5三、實(shí)驗(yàn)........................................................................................................................7（一）實(shí)驗(yàn)環(huán)境....................................................................................................7（二）實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析........................................................................................8四、結(jié)束語(yǔ)..................................................................................................................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

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(jì)算環(huán)境下海量數(shù)據(jù)的并行聚類問(wèn)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(jìn)化算法與K-rmeans算法相結(jié)合，從而利用差分進(jìn)化算法的強(qiáng)大全局搜索能力克服典型K-means算法對(duì)初始中心較為敏感的缺點(diǎn)，利于增強(qiáng)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(shè)計(jì)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與其他多種分布式設(shè)計(jì)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(yùn)算的時(shí)間，提高了大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類效率。

關(guān)鍵字：大數(shù)據(jù)、K-means算法、聚類分析、差分進(jìn)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(jìn)化算法分析聚類和差分進(jìn)化算法分析.........................................................................................3二、基于差分進(jìn)化的二、基于差分進(jìn)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(shè)計(jì)的聚類分布式設(shè)計(jì).....................................................................................5四、實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析四、實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析........................................................................................................................6（一）算法性能驗(yàn)證..........................................................................................................................6（二）HADOOP平臺(tái)的搭建.................................................................................................................7（三）分布式平臺(tái)性能驗(yàn)證..............................................................................................................7五、結(jié)論五、結(jié)論...........................................................................................................................................8參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)...........................................................................................................................................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(jì)算環(huán)境下海量數(shù)據(jù)的并行聚類問(wèn)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(jìn)化算法與K-rmeans算法相結(jié)合，從而利用差分進(jìn)化算法的強(qiáng)大全局搜索能力克服典型K-means算法對(duì)初始中心較為敏感的缺點(diǎn)，利于增強(qiáng)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(shè)計(jì)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與其他多種分布式設(shè)計(jì)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(yùn)算的時(shí)間，提高了大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類效率。

關(guān)鍵字：大數(shù)據(jù)、K-means算法、聚類分析、差分進(jìn)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(jìn)化算法分析聚類和差分進(jìn)化算法分析.........................................................................................3二、基于差分進(jìn)化的二、基于差分進(jìn)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(shè)計(jì)的聚類分布式設(shè)計(jì).....................................................................................5四、實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析四、實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析........................................................................................................................6（一）算法性能驗(yàn)證..........................................................................................................................6（二）HADOOP平臺(tái)的搭建.................................................................................................................7（三）分布式平臺(tái)性能驗(yàn)證..............................................................................................................7五、結(jié)論五、結(jié)論...........................................................................................................................................8參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)...........................................................................................................................................9

2025年深入貫徹中共中央八項(xiàng)規(guī)定精神學(xué)習(xí)教育學(xué)習(xí)計(jì)劃表與知識(shí)測(cè)試題135題【附答案】 2025年深入貫徹中共中央八項(xiàng)規(guī)定精神學(xué)習(xí)教育學(xué)習(xí)計(jì)劃表年深入貫徹中共中央八項(xiàng)規(guī)定精神學(xué)習(xí)教育學(xué)習(xí)計(jì)劃表與知識(shí)測(cè)試題知識(shí)測(cè)試題135135題【附答案】【附答案】2025年深入貫徹中共中央八項(xiàng)規(guī)定精神學(xué)習(xí)教育學(xué)習(xí)深入貫徹中共中央八項(xiàng)規(guī)定精神學(xué)習(xí)教育學(xué)習(xí)計(jì)劃表計(jì)劃表深入貫徹中共中央八項(xiàng)規(guī)定精神學(xué)習(xí)教育從深入貫徹中共中央八項(xiàng)規(guī)定精神學(xué)習(xí)教育從2025年3月開始，月開始，到2025年7月結(jié)束，為高質(zhì)量開展學(xué)習(xí)教育，黨委制定主題教育學(xué)習(xí)計(jì)劃如下月結(jié)束，為高質(zhì)量開展學(xué)習(xí)教育，黨委制定主題教育學(xué)習(xí)計(jì)劃如下:序號(hào)形式形式載體載體內(nèi)容與專題內(nèi)容與專題時(shí)間安排時(shí)間安排地點(diǎn)安地點(diǎn)安排參加人參加人員發(fā)言人發(fā)言人員1中心組學(xué)習(xí)集中學(xué)習(xí)內(nèi)容集中學(xué)習(xí)內(nèi)容:中共中央八項(xiàng)規(guī)定、中央八項(xiàng)規(guī)定實(shí)施細(xì)則；《習(xí)近平關(guān)于加強(qiáng)黨的作風(fēng)建設(shè)論述摘編》第一章節(jié)《黨的作風(fēng)關(guān)系人心向背，決定黨和國(guó)家事業(yè)成敗》自學(xué)內(nèi)容自學(xué)內(nèi)容:第二章節(jié)《作風(fēng)問(wèn)題本質(zhì)上是黨性問(wèn)題》2025年3月**六樓會(huì)議室黨委委員**領(lǐng)導(dǎo)列席黨委委員輪流發(fā)言2中心組學(xué)習(xí)集中學(xué)習(xí)內(nèi)容集中學(xué)習(xí)內(nèi)容:違反中央八項(xiàng)規(guī)定精神反面典型案例通報(bào)、《習(xí)近平關(guān)于加強(qiáng)黨的作風(fēng)建設(shè)論述摘編》第三章節(jié)《作鳳問(wèn)題核心是黨同人民群眾的關(guān)系問(wèn)題》自學(xué)內(nèi)容自學(xué)內(nèi)容:第四章節(jié)《中央八項(xiàng)規(guī)定是改進(jìn)作風(fēng)的切入口和動(dòng)員令，是長(zhǎng)期有效的鐵規(guī)矩、硬杠杠》2025年4月**六樓會(huì)議室黨委委員**領(lǐng)導(dǎo)列席黨委委員輪流發(fā)言3中心組學(xué)習(xí)集中學(xué)習(xí)內(nèi)容集中學(xué)習(xí)內(nèi)容:《習(xí)近平關(guān)于加強(qiáng)黨的作風(fēng)建設(shè)論述摘編》第五章節(jié)《持續(xù)深化糾治“四風(fēng)”》自學(xué)內(nèi)容自學(xué)內(nèi)容:第六章節(jié)《各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)干部要帶頭轉(zhuǎn)變作風(fēng)，身體力行，以上率下》2025年5月**六樓會(huì)議室黨委委員**領(lǐng)導(dǎo)列席黨委委員輪流發(fā)言4中心組學(xué)習(xí)集中學(xué)習(xí)內(nèi)容集中學(xué)習(xí)內(nèi)容:《習(xí)近平關(guān)于加強(qiáng)黨的作風(fēng)建設(shè)論述摘編》第七章節(jié)《堅(jiān)持正風(fēng)肅紀(jì)反腐相貫通》自學(xué)內(nèi)容自學(xué)內(nèi)容:第八章節(jié)《使黨的作風(fēng)全面純潔起來(lái)，以優(yōu)良黨風(fēng)帶動(dòng)社風(fēng)民風(fēng)向上向善》2025年6月**六樓會(huì)議室黨委委員**領(lǐng)導(dǎo)列席黨委委員輪流發(fā)言5中心組學(xué)習(xí)集中學(xué)習(xí)內(nèi)容集中學(xué)習(xí)內(nèi)容:《習(xí)近平關(guān)于加強(qiáng)黨的作風(fēng)建設(shè)論述摘編》第九章節(jié)《推進(jìn)作風(fēng)建設(shè)常態(tài)化長(zhǎng)效化》自學(xué)內(nèi)容自學(xué)內(nèi)容:《中國(guó)共產(chǎn)黨紀(jì)律處分條例》相關(guān)章節(jié)2025年7月**六樓會(huì)議室黨委委員**領(lǐng)導(dǎo)列席黨委委員輪流發(fā)言6中心集中學(xué)習(xí)集中學(xué)習(xí):《關(guān)于在全黨開展深入貫徹中央八項(xiàng)規(guī)定精2025年3月各支部支部全各支部

MapReduce計(jì)算社交軟件共同好友_127 裝訂處1MapReduceMapReduce計(jì)算社交軟件共同好友計(jì)算社交軟件共同好友摘要摘要MapReduce是一個(gè)分布式運(yùn)算程序的編程框架，是開發(fā)“基于Hadoop的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用”的核心框架。

MapReduce核心功能是將編寫的業(yè)務(wù)邏輯代碼和自帶默認(rèn)組件整合成一個(gè)完整的分布式運(yùn)算程序，并發(fā)運(yùn)行在一個(gè)Hadoop集群上。

本文基于Hadoop平臺(tái)，編寫了MapReduce算法，對(duì)社交軟件的共同好友進(jìn)行并行計(jì)算分析，在測(cè)試集數(shù)據(jù)上輸出結(jié)果符合預(yù)期要求。

關(guān)鍵字：關(guān)鍵字：MapReduce、并行計(jì)算、共同好友、Hadoop裝訂處2目錄目錄MapReduce計(jì)算社交軟件共同好友...........................................................................1摘要................................................................................................................................1目錄................................................................................................................................2一、引言........................................................................................................................3二、實(shí)驗(yàn)環(huán)境................................................................................................................3三、MapReduce編程規(guī)范..........................................................................................41.Mapper階段.......................................................................................................42.Reducer階段......................................................................................................43.Driver階段.........................................................................................................4四、工作流程................................................................................................................4五、測(cè)試數(shù)據(jù)集............................................................................................................5六、代碼實(shí)現(xiàn)................................................................................................................51.第一次Mapper類............................................................................................52.第一次Reduce類實(shí)現(xiàn).......................................................................................73.第一次Driver類................................................................................................84.第二次Mapper類............................................................................................105.第二次Reducer類...........................................................................................116.第二次Driver類..............................................................................................127.輸出結(jié)果...........................................................................................................13七、總結(jié)...................................................

MapReduce計(jì)算社交軟件共同好友_127 裝訂處1MapReduceMapReduce計(jì)算社交軟件共同好友計(jì)算社交軟件共同好友摘要摘要MapReduce是一個(gè)分布式運(yùn)算程序的編程框架，是開發(fā)“基于Hadoop的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用”的核心框架。

MapReduce核心功能是將編寫的業(yè)務(wù)邏輯代碼和自帶默認(rèn)組件整合成一個(gè)完整的分布式運(yùn)算程序，并發(fā)運(yùn)行在一個(gè)Hadoop集群上。

本文基于Hadoop平臺(tái)，編寫了MapReduce算法，對(duì)社交軟件的共同好友進(jìn)行并行計(jì)算分析，在測(cè)試集數(shù)據(jù)上輸出結(jié)果符合預(yù)期要求。

關(guān)鍵字：關(guān)鍵字：MapReduce、并行計(jì)算、共同好友、Hadoop裝訂處2目錄目錄MapReduce計(jì)算社交軟件共同好友...........................................................................1摘要................................................................................................................................1目錄................................................................................................................................2一、引言........................................................................................................................3二、實(shí)驗(yàn)環(huán)境................................................................................................................3三、MapReduce編程規(guī)范..........................................................................................41.Mapper階段.......................................................................................................42.Reducer階段......................................................................................................43.Driver階段.........................................................................................................4四、工作流程................................................................................................................4五、測(cè)試數(shù)據(jù)集............................................................................................................5六、代碼實(shí)現(xiàn)................................................................................................................51.第一次Mapper類............................................................................................52.第一次Reduce類實(shí)現(xiàn).......................................................................................73.第一次Driver類................................................................................................84.第二次Mapper類............................................................................................105.第二次Reducer類...........................................................................................116.第二次Driver類..............................................................................................127.輸出結(jié)果...........................................................................................................13七、總結(jié)...................................................