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题名浅议硬盘数据的保护与恢复
被引量：4
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作者
曾少俊
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机构
漳州卫生职业学院计算机教研室
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出处
《中国高新技术企业》
2009年第7期28-29,共2页
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文摘
为了计算机中数据的安全,必须采用适当的数据保护与备份方法,文章阐述了硬盘数据的保护与恢复的方法,以及各方法的特点。
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关键词
硬盘
数据保护
数据恢复
存储设备维护
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分类号
TP309.3
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于MapReduce的Apriori算法并行化
被引量：13
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作者
林长方
吴扬扬
黄仲开
曾少俊
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机构
漳州卫生职业学院信息技术部
华侨大学计算机科学与技术学院
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出处
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2014年第4期411-415,共5页
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基金
福建省教育厅基金项目(JB12312)
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文摘
Apriori是挖掘关联规则最经典的算法之一,针对该算法存在的瓶颈问题研究了基于MapReduce编程框架的简单Apriori并行算法;并在简单Apriori并行算法的基础上提出一种采用固定多阶段结合挖掘策略的改进算法——多阶段并行算法。实验结果表明,改进算法能缩短挖掘时间,提高执行的效率。
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关键词
云计算
多阶段并行算法
APRIORI算法
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Keywords
cloud computing
MultiStage parallel algorithm
Apriori algorithm
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于云计算的并行k-means算法研究
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作者
林长方
黄仲开
曾少俊
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机构
漳州卫生职业学院信息技术部
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出处
《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》
2014年第5期5-9,共5页
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基金
福建省教育厅基金项目(JB12312)
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文摘
针对传统k-means聚类算法面对海量数据存在时间复杂度急剧增加的问题,结合云计算的优势,提出基于MapReduce编程框架来实现k-means聚类算法的并行化处理。Map函数完成每个样本记录到聚类中心的距离计算并标记其所属聚类类别,Reduce函数汇总中间结果并计算出新的聚类中心,供下一轮迭代使用。通过实验表明:基于MapReduce的并行化k-means聚类算法具有较好的加速比和良好的扩展性。
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关键词
云计算
数据挖掘
并行k-means
MAPREDUCE
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Keywords
cloud computing
data mining
parallel k-means
MapReduce
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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