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[00040485]基于MapReduce的概率频繁项集挖掘方法
联系人： 南京大学
所在地：江苏 南京市
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技术详细介绍
本发明公开了一种基于MapReduce的概率频繁项集挖掘方法，包含以下步骤1)读入不确定数据集T1；2)在Map端依次处理不确定数据集T1中的每一个事务，将事务中每一项及其概率值映射成键值对；3)在Reduce端接收Map端的输出,利用正态近似方法生成概率频繁1项集；4)，将3)中所输出的概率频繁1项集，生成列表F_list；5)，读入存储在分布式文件系统HDFS上的不确定数据集T1，按照列表F_list进行处理，生成不确定数据集T2；6)，运行基于MapReduce的UApriori方法不断处理5)中得到的不确定数据集T2生成候选项集，然后利用正态近似的方法从候选项集中生成概率频繁项集，直到生成所有的概率频繁项集为止。
