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《基于MapReduce的頻繁項集挖掘算法研究-論文.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、技術與方法物流技術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)技術學院信息工程系，江蘇蘇州215104；2．常州大學信息科學與工程學院，江蘇常州213016)【摘要】將MapReduce運用于關聯(lián)規(guī)則挖掘算法中，提出了一種改進的頻繁項集挖掘算法。該算法以并行的方式工作，并且改變了頻繁項集挖掘的次序，從包含項數(shù)最多的頻繁項集開始挖掘，直到得到用戶希望的頻繁項集終止
2、，為用戶提供了交互性，與經(jīng)典的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apfiori相比，運行效率有大幅度的提高。【關鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；云計算；關聯(lián)規(guī)則；頻繁項集；MapReduce【中圖分類-~-]TP311．13[文獻標i,qr~qlA【文獻編號】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一種改進的、基于MapReduce的并行數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算1引言法執(zhí)行工具包NIMBLE~。針對關聯(lián)規(guī)則挖掘，也出現(xiàn)了基于MapReduce的改進算法，文獻[5]中詳細介紹了利用MapReduce關聯(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)挖掘頻繁閉項集的方法，文獻【6】、[7】分別給出了算法并行化的據(jù)集中項之間的相關聯(lián)系，在金融、電子商務等領域都有廣泛改進思想，不同程度地提高了原有關聯(lián)規(guī)
6、則挖掘算法的運行的應用，如決策制定、商品推薦服務等。在關聯(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)量級的Apfiofi及其各種改進算法都從頻繁1項集開始挖掘，直情況下，傳統(tǒng)關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的性能達不到要求，而并行分到挖出全部的頻繁項集，然而，有時人們更加關注那些包含項布式計算為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)提供了可能。Apfiofi算法的目的個數(shù)較多的項集，而不是頻繁1一項集、頻繁2一項集。因而，本是挖掘頻繁項集，本文提出一種基于MapRedueet~31的改進頻繁文給出了一種基于MapRed
7、uce的頻繁項集挖掘算法，改變了項集挖掘算法，提高了對海量數(shù)據(jù)關聯(lián)規(guī)則挖掘的效率。頻繁項集產(chǎn)生的次序，從包含項集最多的頻繁項集開始逐層向下迭代，直至用戶想要的頻繁項集為止，為用戶提供了交互性。2相關研究工作3基于MapReduce的改進頻繁項集挖掘算法隨著對云計算了解的深入，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、實現(xiàn)了K-Means等數(shù)據(jù)挖掘的算法。IBM研究院提出運算，由Go0gle公司提出。利用MapReduce模型，程序員可以【收稿日期]2015一O1—29【基金項目】國家自然科學基金資助項目(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
