HFIM: a Spark-based hybrid frequent itemset mining algorithm for big data processing

Frequent itemset mining is one of the data mining techniques applied to discover frequent patterns, used in prediction, association rule mining, classification, etc. Apriori algorithm is an iterative algorithm, which is used to find frequent itemsets from transactional dataset. It scans complete dat...

Celý popis

Uložené v:

Podrobná bibliografia
Vydané v:	The Journal of supercomputing Ročník 73; číslo 8; s. 3652 - 3668
Hlavní autori:	Sethi, Krishan Kumar, Ramesh, Dharavath
Médium:	Journal Article
Jazyk:	English
Vydavateľské údaje:	New York Springer US 01.08.2017 Springer Nature B.V
Predmet:	Algorithms Big Data Compilers Computer Science Data management Data mining Data processing Datasets Interpreters Iterative algorithms Processor Architectures Programming Languages Scanning Frequent pattern mining Apriori algorithm Big data Apache Spark
ISSN:	0920-8542, 1573-0484
On-line prístup:	Získať plný text
Tagy:	Pridať tag Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!

Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!