融合贝叶斯深度学习的计算机大数据频繁项挖掘算法

摘要

随着数据每天呈指数级增长,频繁项集挖掘的效率和可伸缩性问题变得更加严重。因此,提出融合贝叶斯深度学习的计算机大数据频繁项挖掘算法(Sequential growth),并在MapReduce框架上实现。为了测试算法的性能,在具有大型数据集的MapReduce框架上进行了不同方面的实验。结果表明,Sequential growth算法具有良好的效率和可扩展性,尤其在处理大数据和长项目集时。