本文選題：Hadoop + MapReduce　； 參考：《南京師大學報(自然科學版)》2016年04期

【摘要】：傳統(tǒng)的決策樹算法在單機平臺上處理海量數據挖掘時,容易受到計算能力和存儲能力的限制,所以存在耗時過長、容錯性差、存儲量小的缺點.而擁有高可靠性和高容錯性的Hadoop平臺的出現為決策樹算法的并行化提供了新的思路.本文設計和實現了一種基于Hadoop平臺的并行SPRINT分類算法.實驗結果表明:基于Hadoop平臺的SPRINT分類算法比沒有進行并行化的SPRINT算法具有較好的分類正確率、較低的時間復雜度和較好的并行性能,并且能明顯提高算法求最佳分裂點時的執(zhí)行速度.
[Abstract]:The traditional decision tree algorithm is easy to be limited by computing power and storage ability when processing massive data mining on a single computer platform, so it has the disadvantages of long time consuming, poor fault tolerance and small storage capacity. The emergence of Hadoop platform with high reliability and fault tolerance provides a new idea for parallelization of decision tree algorithm. This paper designs and implements a parallel SPRINT classification algorithm based on Hadoop platform. Experimental results show that the SPRINT classification algorithm based on Hadoop platform has better classification accuracy, lower time complexity and better parallel performance than the SPRINT algorithm without parallelization. And it can obviously improve the execution speed of the algorithm to find the best split point.
【作者單位】： 南京郵電大學計算機學院軟件學院;
【基金】：國家自然科學基金(61171053)
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1942385