[发明专利]一种基于Hadoop的海量Web数据挖掘遗传方法在审
| 申请号： | 201810141328.3 | 申请日： | 2018-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN108491437A | 公开（公告）日： | 2018-09-04 |
| 发明（设计）人： | 王利鑫 | 申请（专利权）人： | 山东汇贸电子口岸有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N3/12 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 阚恭勇 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于Hadoop的海量Web数据挖掘遗传方法，属于数据挖掘、分析领域，本发明将遗传算法与MapReduce进行融合，用于Hadoop集群环境中的Web数据分析。实验结果表明，该平台能够获取隐含的、有实用价值的信息，执行效率高。它不仅能够提高挖掘效率，而且克服了网络环境的弊端。 | ||
| 搜索关键词： | 挖掘 遗传 数据挖掘 网络环境 遗传算法 隐含 分析 融合 | ||
【主权项】：
1.一种基于Hadoop的海量Web数据挖掘遗传方法，其特征在于，主要包括如下步骤：步骤1)、数据分割处理步骤2)、初始化群体步骤3)、适应度值计算步骤4)、若当前进化代中所有个体的适应度值Fitness等于1，表明群体经过遗传进化后得不到改善，转至步骤7，否则，继续；步骤5)、对该代进行选择、交叉操作；步骤6)、将整个子代群体替代父代群体，形成新一代，然后转至步骤2；步骤7)、当经过遗传代数后，k值仍无变化，则退出进化，输出最终用户偏爱访问路径。
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