大数据环境下的内存优化分布式效用挖掘
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更新于2025-01-16
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"大数据内存优化分布式效用研究"
本文主要探讨了大数据环境下的内存优化和分布式效用挖掘技术,尤其关注如何提高数据处理效率和实用性。文章指出,随着社交媒体、在线服务、智能手机和物联网(IoT)的快速发展,大量结构化、非结构化和半结构化的数据不断产生,传统数据处理方法已无法满足需求。高效用模式挖掘(High Utility Pattern Mining, HUPM)作为一种新兴的技术,考虑了用户约束和数据集的统计特性,旨在提取更具实用价值的模式。
作者苏尼尔·库马尔和克里希纳·库马尔·莫赫贝提出了一种名为分布式内存优化的效用挖掘(Distributed Memory Optimization for Utility Mining, DMOUM)的新方法。该方法针对大数据的处理进行了优化,特别利用Apache Spark的并行计算能力,以处理大规模数据集。DMOUM引入了一种新的剪枝策略,显著降低了处理时间和内存消耗。
在Spark集群环境中,DMOUM方法被证明在运行时间、内存效率和可扩展性方面优于现有的前沿技术。通过在不同实时数据集上的实验,其优越性能得到了验证。这种方法对于实时应用场景,如医疗保健、教育和电子商务等领域的问题解决,具有潜在的广泛应用价值。
文章还强调,传统的频繁模式挖掘(Frequent Pattern Mining, FPM)主要基于项目频率,而高效用挖掘则更进一步,考虑了模式的效用度量,使得挖掘出的模式更符合实际决策需求。DMOUM的提出,为大数据分析领域提供了一个更高效、更实用的解决方案。
"大数据内存优化分布式效用研究"这篇文章深入探讨了大数据环境下基于效用的模式挖掘,提出了一种并行且内存优化的DMOUM方法,该方法通过Apache Spark在分布式环境中实现,能有效处理大数据集,且在性能上优于现有技术。这一工作为解决现实世界的复杂数据分析问题提供了新的思路和工具。
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