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融合贝叶斯深度学习的计算机大数据频繁项挖掘算法.docx

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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

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（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。

关键词：频繁模式挖掘;频繁项集挖掘;MapReduce;贝叶斯深度学习;可扩展性

中图分类号：TP301 文献标志码：A

文章编号：2095-5383（2020）04-0038-05

Frequent Item Mining Algorithm of Computer Big Data

based on Bayesian Deep Learning

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