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FP_growth与Apriori算法比较应用，杨威，耿立明，随着数据挖掘技术的不断向前发展，新的、高效的算法的不断出现。服务行业业务中，由于算法的固有缺陷而影响数据挖掘效果和效率的

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频

 随着科技技术的发展,数据呈现几何级的增长,面对这个情况传统存储服务无法满足复杂数据慢慢地暴露出来,传统的存储计算服务不仅浪费着极大的资源,还对于环境有着极大的不利影响。在这个大环境

基于Hadoop的云计算算法研究

针对回溯搜索优化算法收敛速度慢和易早熟的缺点，提出了一种改进算法。首先，利用麦克斯韦分布产生变异尺度系数，并在此基础上提出了一种新的变异算子。新变异算子有效地加快了收敛速度。同时，在变异策略中添加了一

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基于分类分层的chord优化算法，肖永刚，，chord是一种典型的结构化的P2P网络，可以实现目标资源的快速查找。但是现实中，各节点间能力的异构性，节点频繁加入或退出给系统带�

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