PaMPa-HD: A Parallel MapReduce-Based Frequent Pattern Miner for High-Dimensional Data

Tipo di pubblicazione: Articolo in atti di convegno
Tipologia MIUR: Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) > Contributo in atti di convegno
Titolo: PaMPa-HD: A Parallel MapReduce-Based Frequent Pattern Miner for High-Dimensional Data
Autori: Apiletti, D.; Baralis, E.; Cerquitelli, T.; Garza, P.; Michiardi, P.; Pulvirenti, F.
Autori di ateneo:
Intervallo pagine: pp. 839-846
Tipo di referee: Esperti anonimi
Editore: IEEE
ISBN: 978-1-4673-8493-3
Titolo del convegno: The 3rd International Workshop on High Dimensional Data Mining (HDM'15)
Luogo dell'evento: Atlantic City, NJ, USA
Data dell'evento: 14 November 2015
Abstract: Frequent closed itemset mining is among the most complex exploratory techniques in data mining, and provides the ability to discover hidden correlations in transactional datasets. The explosion of Big Data is leading to new parallel and distributed approaches. Unfortunately, most of them are designed to cope with low-dimensional datasets, whereas no distributed high-dimensional frequent closed itemset mining algorithms exists. This work introduces PaMPa-HD, a parallel MapReduce-based frequent closed itemset mining algorithm for high-dimensional datasets, based on Carpenter. The experimental results, performed on both real and synthetic datasets, show the efficiency and scalability of PaMPa-HD
Data: 2015
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave:
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
Dipartimenti: DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Data di deposito: 14 Apr 2016 18:57
Data ultima modifica (IRIS): 14 Apr 2016 16:57:02
Data inserimento (PORTO): 22 Lug 2016 12:43
Numero Identificativo (DOI): 10.1109/ICDMW.2015.18
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2639879
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Citazioni:

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