摘要：自大数据时代以来,数据密集型计算已经引起了相当大的关注.数据密集型计算环境中的数据挖掘研究仍处于初级阶段.提出一种基于MapReduce编程框架和SPRINT算法的决策树分类算法M-BCBT. M-BCBT继承了MapReduce的优点,使算法更适合数据密集型计算应用.算法的性能根据实例进行分析评估.实验结果表明,MBCBT可以缩短操作时间,提高大数据环境的准确性.
分类：期刊> 人文社会科学> 社会科学II> 教育综合
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关键词：sprint mapreduce 决策树 数据挖掘
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