【摘 要】
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数据挖掘技术是一种将大规模数据转换为知识和结论的工具,通过对这些知识和结论的合理利用,可以为企业提供辅助的决策信息.现如今,聚类分析和频繁项集挖掘技术被广泛应用在电
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数据挖掘技术是一种将大规模数据转换为知识和结论的工具,通过对这些知识和结论的合理利用,可以为企业提供辅助的决策信息.现如今,聚类分析和频繁项集挖掘技术被广泛应用在电力系统中,用于分析用户消费行为和市场供需状况.然而,传统的串行数据挖掘算法已经很难满足处理海量数据的需求.本文以Hadoop平台为基础,将K-Means聚类规则和Apriori频繁项集挖掘算法部署到MapReduce框架上,实现这些算法的并行化,从而达到分析和处理大规模数据的要求.
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