På grund av utvecklingen inom internetteknologier ökar datavolymen enormt dag för dag. Forskningen blir allt viktigare när det gäller att ta fram värdefull information från så stora mängder data. Många forskningsarbeten görs och olika algoritmer föreslås. PrePost-algoritmen är en av välkända algoritmer för frekventa mönsterbrytningar. Den är baserad på N-lista datastruktur till min frekventa objekt-uppsättningar. Men prestandan av PrePost algoritm försämrar när det gäller behandling av stora mängder data. Hadoop är mycket välkänd teknik för behandling av så stora mängder data. I detta dokument föreslås den förbättrade PrePost algoritmen som kombinerar funktionerna i Hadoop för att behandla stora data effektivt. Effektiviteten i PrePost-algoritmen förbättras genom att implementera kompakt PPC-träd med den allmänna trädmetoden och hitta frekventa objekt utan att generera kandidatobjekt. En arkitektur av den förbättrade PrePost-algoritmen med offentligt moln föreslås. Resultaten visar att i takt med att datamängden ökar ger den förbättrade PrePost-algoritmen 60 % bättre prestanda.
En förbättrad Prepost algoritm med hadoop plattform föreslås av Thakare et al. Hoppa över det.
An Improved PrePost Algorithm for Frequent Pattern Mining with Hadoop on Cloud
{'venue': None, 'journal': 'Procedia Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}