- 1、本文档共59页,可阅读全部内容。
- 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
* J. Leskovec, A. Rajaraman, J. Ullman: Mining of Massive Datasets, * J. Leskovec, A. Rajaraman, J. Ullman: Mining of Massive Datasets, J. Leskovec, A. Rajaraman, J. Ullman: Mining of Massive Datasets, * Phase 1: Find candidate itemsets Map? Reduce? Phase 2: Find true frequent itemsets Map? Reduce? J. Leskovec, A. Rajaraman, J. Ullman: Mining of Massive Datasets, * * If confidence is high then interest cannot be negative * Why hash table takes full space? We want to make it as large as possible. Why hash table bigger than bitmap? Hash table contains counts * Why? While we were able to use the triangular-matrix method on the second pass of A-Priori if we wished, because the frequent items could be renumbered from 1 to some m, we cannot do so for PCY. The reason is that the pairs of frequent items that PCY lets us avoid counting are placed randomly within the triangular matrix; they are the pairs that happen to hash to an infrequent bucket on the ?rst pass. There is no known way of compacting the matrix to avoid leaving space for the uncounted pairs. * Na?ve approach to finding frequent pairs Read file once, counting in main memory the occurrences of each pair: From each basket of n items, generate its n(n-1)/2 pairs by two nested loops Fails if (#items)2 exceeds main memory Remember: #items can be 100K (Wal-Mart) or 10B (Web pages) Suppose 105 items, counts are 4-byte integers Number of pairs of items: 105(105-1)/2 = 5*109 Therefore, 2*1010 (20 gigabytes) of memory needed J. Leskovec, A. Rajaraman, J. Ullman: Mining of Massive Datasets, * Two approaches: Approach 1: Count all pairs using a matrix Approach 2: Keep a table of triples [i, j, c] = “the count of the pair of items {i, j} is c.” If integers and item ids are 4 bytes, we need approximately 12 bytes for pairs with count 0 Plus some additional overhead for the hashtable Note: Approach 1 only requires 4 bytes per pair Approach 2 uses 12 bytes per pair (but only for pairs with count 0) J. Leskovec, A
您可能关注的文档
- 《高中物理课件》平抛运动.ppt
- 《高中物理课件》实验:研究平抛运动.ppt
- 《高中物理课件》实验7.6探究功与速度变化的关系.ppt
- 《高中物理课件》探究弹性势能的表达式.ppt
- 《高中物理课件》圆周运动新授课.ppt
- 《高中物理课件》运动的合成与分解.ppt
- 《高中物理课件》追寻守恒量--能量.ppt
- 《高中英语教学资料》b5m3 reading.ppt
- 《高中英语教学资料》BOOK 5 Module 1.ppt
- 《高中英语教学资料》Cultural corner and writing.ppt
- 2024年江西省寻乌县九上数学开学复习检测模拟试题【含答案】.doc
- 2024年江西省省宜春市袁州区数学九上开学学业水平测试模拟试题【含答案】.doc
- 《GB/T 44275.2-2024工业自动化系统与集成 开放技术字典及其在主数据中的应用 第2部分:术语》.pdf
- 中国国家标准 GB/T 44275.2-2024工业自动化系统与集成 开放技术字典及其在主数据中的应用 第2部分:术语.pdf
- GB/T 44285.1-2024卡及身份识别安全设备 通过移动设备进行身份管理的构件 第1部分:移动电子身份系统的通用系统架构.pdf
- 《GB/T 44285.1-2024卡及身份识别安全设备 通过移动设备进行身份管理的构件 第1部分:移动电子身份系统的通用系统架构》.pdf
- 中国国家标准 GB/T 44285.1-2024卡及身份识别安全设备 通过移动设备进行身份管理的构件 第1部分:移动电子身份系统的通用系统架构.pdf
- GB/T 44275.11-2024工业自动化系统与集成 开放技术字典及其在主数据中的应用 第11部分:术语制定指南.pdf
- 中国国家标准 GB/T 44275.11-2024工业自动化系统与集成 开放技术字典及其在主数据中的应用 第11部分:术语制定指南.pdf
- 《GB/T 44275.11-2024工业自动化系统与集成 开放技术字典及其在主数据中的应用 第11部分:术语制定指南》.pdf
文档评论(0)