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李伟亮

作品数:3 被引量:6H指数:1
供职机构:湖北大学计算机与信息工程学院更多>>
发文基金:湖北省自然科学基金国家社会科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇数据挖掘
  • 2篇MAPRED...
  • 1篇序列模式挖掘
  • 1篇序列模式挖掘...
  • 1篇数据库
  • 1篇子序列
  • 1篇模式挖掘算法
  • 1篇轨迹预测
  • 1篇PREFIX...
  • 1篇MAP/RE...
  • 1篇并行处理
  • 1篇改进型

机构

  • 3篇湖北大学
  • 1篇华中师范大学

作者

  • 3篇马传香
  • 3篇李伟亮
  • 1篇余啸
  • 1篇金聪

传媒

  • 2篇物联网技术
  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2015
  • 2篇2014
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于MAPREDUCE并行处理的轨迹模式挖掘算法的研究
2014年
关联规则算法中FP-Growth算法虽不产生候选集,但由于算法高度依赖于内存空间,阻碍了算法在大数据领域的发挥,因此,改进了经典的FP-Growth算法,首先创建支持度计数表,避免了算法对条件模式基的第一次遍历,减少了对数据库的扫描次数;其次利用剪枝策略删去了大量沉余的非频繁项集;最后将算法并行化,利用Hadoop平台优势极大提高数据处理的效率,同时解决了算法占用内存的瓶颈问题。实验结果表明,改进型FP-Growth算法挖掘和预测轨迹的效率明显高于经典算法。
李伟亮马传香彭茗菁
关键词:轨迹预测
基于MapReduce的序列模式挖掘算法被引量:5
2015年
针对传统GSP算法需要多次扫描数据库、I/O开销巨大的缺点,提出了一种基于MapReduce编程框架的序列模式挖掘算法MR-GSP(GSP algorithm based on MapReduce)。MR-GSP算法将原序列数据库划分为多个子序列数据库并分发到多个Map节点,Map函数扫描存放在Map节点内存中的子序列数据库,产生局部序列模式,Reduce函数对所有局部序列模式合并,扫描原序列数据库,计算局部序列模式的支持度,得到最终的序列模式。相比于传统GSP算法,MR-GSP算法只需扫描两次原始数据库即可得到所有序列模式。实验结果表明,MRGSP算法在对大数据集进行序列模式挖掘时,可充分利用云计算技术的优势,提高挖掘效率。
余啸马传香李伟亮金聪
关键词:数据挖掘MAPREDUCE
基于MAP/REDUCE的移动目标连续轨迹模式挖掘的研究被引量:1
2014年
针对传统序列模式挖掘算法都是针对单机环境、静态实例以及非连续轨迹的不足,提出了Map/Reduce系统与经过优化的PrefixSpan序列模式挖掘算法相结合的改进型算法。该算法在生成投影数据库时,只有当待投影序列的第一个元素和前缀的最后一个元素相同时才会被选中,保证了挖掘出的都是连续轨迹片段。同时采用并行处理的方法,使用Map函数构建每个频繁序列前缀对应的投影数据库,使用Reduce函数整合所有的中间键值对得到需要的结果。
彭茗菁马传香李伟亮
关键词:数据挖掘
共1页<1>
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