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摘 要:本发明提出了一种基于MapReduce的并行频繁项集挖掘方法,包括以下步骤:S1:输入待挖掘的数据集,并对数据集进行划分分区和筛选,得到频繁1项集,对频繁1项集中各个项排列生成F‑list;S2:通过负载均衡策略LBSBDG对F‑list均匀分组;估算F‑list中每一项的负载量,并根据每一项的负载量进行均匀分组,生成分组列表G‑list;S3:启动频繁k项挖掘任务,并行挖掘待挖掘的数据集中所有的频繁项集。本发明采用DiffNodeset数据结构,能够有效避免算法中存在的N‑list基数过大的问题;通过双向比较策略T‑wcs加快2项集的生成效率,以降低算法的时间复杂度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010107067.0 | 专利名称: | 基于MapReduce的并行频繁项集挖掘方法 |
申请日: | 2020-02-20 | 申请/专利权人 | 韶关学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广东省韶关市浈江区大学路288号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/2458搜分类 C R P 港口搜索 |
公开/公告日: | 2023-09-15 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111309786B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2023/09/15 | 授权 | |
2023/08/29 | 专利申请权的转移 | 登记生效日: 2023.08.14 申请人由江西理工大学变更为韶关学院 地址由341000 江西省赣州市章贡区红旗大道86号变更为512023 广东省韶关市浈江区大学路288号 |
2020/07/14 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06F 16/2458 专利申请号: 202010107067.0 申请日: 2020.02.20 |
2020/06/19 | 公开 |