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為了進(jìn)一步提高在Spark平臺上的頻繁模式增長（FP-Growth）算法執(zhí)行效率，提出一種新的基于Spark的并行FP-Growth算法——BFPG。首先，從頻繁模式樹（FP-Tree）規(guī)模大小和分區(qū)計算量對F-List分組策略進(jìn)行改進(jìn)，保證每個分區(qū)負(fù)載總和近似相等；然后，通過創(chuàng)建列表P-List對數(shù)據(jù)集劃分策略進(jìn)行優(yōu)化，減少遍歷次數(shù)，降低時間復(fù)雜度。實驗結(jié)果表明，BFPG算法提高了并行FP-Growth算法挖掘效率，且算法具有良好的擴(kuò)展性。
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