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基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法

Partitioned parallel association rules mining algorithm based on storage improvement
王永贵
谢南
曲海成
辽宁工程技术大学 软件学院, 辽宁 葫芦岛 125105

摘要

针对现有算法存储结构简单、生成大量冗余的候选集、时间和空间复杂度高、挖掘效率不理想的情况,为了进一步提高关联规则算法挖掘频繁集的速度,优化算法的执行性能,提出基于内存结构改进的关联规则挖掘算法。该算法基于Spark分布式框架,分区并行挖掘出频繁集,提出在挖掘过程中利用布隆过滤器进行项目存储,并对事务集和候选集进行精简化操作,进而达到优化挖掘频繁集的速度、节省计算资源的目的。算法在占用较少内存的条件下,相比于YAFIM和MR-Apriori算法,在挖掘频繁集效率上有明显的提升,不但能较好地提升挖掘速度,降低内存的压力,而且具有很好的可扩展性,使得算法可以应用到更大规模的数据集和集群,从而达到优化算法性能的目的。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61404069)
国家自然科学基金青年基金资助项目(41701479)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.06.0396
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 167-171
文章编号: 1001-3695(2020)01-035-0167-05

发布历史

[2020-01-05] 印刷出版

引用本文

王永贵, 谢南, 曲海成. 基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (1): 167-171. (Wang Yonggui, Xie Nan, Qu Haicheng. Partitioned parallel association rules mining algorithm based on storage improvement [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (1): 167-171. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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