本文關(guān)鍵詞：面向時(shí)空數(shù)據(jù)的挖掘算法研究　出處：《北方工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著社會(huì)的進(jìn)步,各行業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量日益增大,如何能快速有效的利用這些數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)其中價(jià)值,變得尤為重要。高效用項(xiàng)集挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)分支,在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用。但由于大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、種類多、價(jià)值密度低、時(shí)效高等特性,這就要求算法具有較高的時(shí)空效率。本文提出了基于MapReduce的高效用項(xiàng)集挖掘算法(HUIMR)。算法基于MapReduce框架,能夠適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境。算法分為計(jì)數(shù)和挖掘兩個(gè)階段,在計(jì)數(shù)階段,使用MapReduce并行發(fā)現(xiàn)高事務(wù)加權(quán)效用項(xiàng)目表;在挖掘階段,定義了高事務(wù)加權(quán)效用樹,再基于模式增長(zhǎng)策略,使用MapReduce并行挖掘高效用項(xiàng)集�；谛в弥岛鸵延袠�(biāo)簽的歷史數(shù)據(jù),本文提出了一種基于效用的并行化隨機(jī)森林算法。由于隨機(jī)森林是由若干棵決策樹構(gòu)成的,因此并行化隨機(jī)森林算法主要包括并行化建立決策樹和調(diào)用決策樹這兩步并行化流程。最后通過匯總各個(gè)決策樹的情況,來得到最終的結(jié)果。通過實(shí)驗(yàn)證明,該算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集效果良好。論文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一套基于高效用項(xiàng)集挖掘的交通預(yù)測(cè)可視化系統(tǒng)。該系統(tǒng)以路口的交通數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過閾值判定、刪除空值等操作,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,接著將數(shù)據(jù)上傳到分布式文件系統(tǒng),通過利用HUIMR算法,得到高效用項(xiàng)集�；诖隧�(xiàng)集進(jìn)而進(jìn)行預(yù)測(cè),并將歷史交通數(shù)據(jù)等信息進(jìn)行可視化展示。
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：1313797