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《基于MapReduce的頻繁項(xiàng)集挖掘算法研究-論文.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、技術(shù)與方法物流技術(shù)2015年第34卷4月刊(下半月)doi：lO．3969／j．issn．1005-152X．2015．04(2)．047基于MapReduce的頻繁項(xiàng)集挖掘算法研究黃金晶’，葉施仁，何福男’(1．蘇州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系，江蘇蘇州215104；2．常州大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇常州213016)【摘要】將MapReduce運(yùn)用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中，提出了一種改進(jìn)的頻繁項(xiàng)集挖掘算法。該算法以并行的方式工作，并且改變了頻繁項(xiàng)集挖掘的次序，從包含項(xiàng)數(shù)最多的頻繁項(xiàng)集開始挖掘，直到得到用戶希望的頻繁項(xiàng)集終止
2、，為用戶提供了交互性，與經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apfiori相比，運(yùn)行效率有大幅度的提高。【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；云計(jì)算；關(guān)聯(lián)規(guī)則；頻繁項(xiàng)集；MapReduce【中圖分類-~-]TP311．13[文獻(xiàn)標(biāo)i,qr~qlA【文獻(xiàn)編號(hào)】10o5—152X(2015)04(2)一0178—04ResearchonFrequentItemSetsMiningAlgorithmBasedonMapReduceHuangJinjing，YeShiren，HeFunan(1．DepartmentofInformationEngineering
3、，SuzhouInstituteofIndustrialTechnology，Suzhou215104；2．SchoolofInformationScience＆Engineering,ChangzhouUniversity，Changzhou213016，China)Abstract：Inthispaper，duringtheuseofMapReduceintheassociationruleminingalgorithm，weproposedallimpmvedfrequentitemsetsminingalgorit
4、hmwhichworkedinaparallelwayandchangedthesequenceofminingfrequentitemsets．Startingfromthefrequentitemsetscontainingthemostitems，itworkeduntiltheuserwantedtostop．ComparedwiththeclassicalassociationruleminingalgorithmApriori，itgreat—lyimprovedtheeficiency．Keywords：da
5、tamining；Cloudcomputing；associationrule；frequentitemset；MapReduce一種改進(jìn)的、基于MapReduce的并行數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算1引言法執(zhí)行工具包NIMBLE~。針對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，也出現(xiàn)了基于MapReduce的改進(jìn)算法，文獻(xiàn)[5]中詳細(xì)介紹了利用MapReduce關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的重要組成部分，它能找出數(shù)挖掘頻繁閉項(xiàng)集的方法，文獻(xiàn)【6】、[7】分別給出了算法并行化的據(jù)集中項(xiàng)之間的相關(guān)聯(lián)系，在金融、電子商務(wù)等領(lǐng)域都有廣泛改進(jìn)思想，不同程度地提高了原有關(guān)聯(lián)規(guī)
6、則挖掘算法的運(yùn)行的應(yīng)用，如決策制定、商品推薦服務(wù)等。在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的算效率。法中，Apfiofit”、FP-tree算法等都是經(jīng)典的算法。在大數(shù)量級(jí)的Apfiofi及其各種改進(jìn)算法都從頻繁1項(xiàng)集開始挖掘，直情況下，傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的性能達(dá)不到要求，而并行分到挖出全部的頻繁項(xiàng)集，然而，有時(shí)人們更加關(guān)注那些包含項(xiàng)布式計(jì)算為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)提供了可能。Apfiofi算法的目的個(gè)數(shù)較多的項(xiàng)集，而不是頻繁1一項(xiàng)集、頻繁2一項(xiàng)集。因而，本是挖掘頻繁項(xiàng)集，本文提出一種基于MapRedueet~31的改進(jìn)頻繁文給出了一種基于MapRed
7、uce的頻繁項(xiàng)集挖掘算法，改變了項(xiàng)集挖掘算法，提高了對(duì)海量數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率。頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生的次序，從包含項(xiàng)集最多的頻繁項(xiàng)集開始逐層向下迭代，直至用戶想要的頻繁項(xiàng)集為止，為用戶提供了交互性。2相關(guān)研究工作3基于MapReduce的改進(jìn)頻繁項(xiàng)集挖掘算法隨著對(duì)云計(jì)算了解的深入，MapReduce編程模型被用于數(shù)據(jù)挖掘，越來越多的算法被改進(jìn)成能并行化處理的算法。如3．1MapReduce編程框架Ranger等提出了基于MapReduce的應(yīng)用程序編程接ElMapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行Phoenix，
8、實(shí)現(xiàn)了K-Means等數(shù)據(jù)挖掘的算法。IBM研究院提出運(yùn)算，由Go0gle公司提出。利用MapReduce模型，程序員可以【收稿日期]2015一O1—29【基金項(xiàng)目】國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272367／F020511)【作者簡介】黃金晶，講師，主要研究方向：數(shù)據(jù)挖掘；葉施仁，副教授，博士；何福男
