一种基于Hadoop的并行关联规则算法

算法基于关系代数理论，利用关系矩阵及相关运算给出了搜索大项集的基于关系代数理论的优化的关联规则挖掘算法（OptimizationRelationAssociationRule,ORAR）算法只需扫描

Apriori关联规则算法源代码目前已提出了许多挖掘关联规则的算法,其中最为经典的是Apriori算法[123],算法思想是使用逐层搜索的迭代方法。算法主要包括三个步骤:连接步、剪枝步和扫描数据库。而

主要详细的讲解CARMA算法，其中以购物篮和网络日志两个案例具体分析CARMA算法的相关知识！讲解非常详细！

关联规则是一种数据挖掘算法,Apriori是一种关联规则算法

绍了关联规则挖掘的研究性况，提出了关联规则的分类方法，对一些典型算法进行了分析和秤价，指出传统关系规则衡量标准的不足，归纳出关联规则的价值衡量方，展望了关联规则挖掘的未来研究方向

在满足最小支持度的条件下,由短频繁项集生成长频繁项集。

机器学习中关联规则挖掘算法，其中最有效和有影响的算法为Apriori， DHP 和PARTITION， FPGrowth。

FP-Growth算法是基于FP树挖掘频繁项目集的经典算法，为提高FP-Growth算法挖掘大规模数据频繁项目集的效率，提出了一种基于FP-Growth的频繁项目集并行挖掘算法FPPM。该算法基于Ma

针对OpenFlow网络中流表配置错误引起的转发回路、路由黑洞和访问控制规则失效等问题，提出一种并行的基于MapReduce的OpenFlow网络属性验证算法。通过在map阶段划分规则等价类，在red

提出了一种基于移动代理的并行路由算法，通过对网络节点间的多条并行链路的充分利用，提高网络带宽的利用率，减少移动代理从源节点到目的节点的迁移响应时间。仿真实验结果表明，与著名的蚁群算法和遗传算法的性能相