Spark+IApriori: 提升大数据下关联规则挖掘效率
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更新于2024-08-31
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在当前信息爆炸的时代背景下,传统的关联规则挖掘算法Apriori在处理海量数据时面临着显著的挑战,尤其是在计算周期长和效率低的问题上。为了解决这些问题,本文的研究专注于对Apriori算法进行优化。首先,针对Apriori算法的瓶颈,即数据遍历频繁,文章提出了一种特定的数据结构存储策略,这有助于减少数据访问的复杂度,提高算法的执行效率。
在算法的核心连接操作前,文章进行了剪枝操作的改进,通过改变原有的判定条件,提前剔除不可能成为频繁项集的部分,进一步减少了不必要的计算量。这种优化在处理大规模数据时尤为关键,因为它可以显著缩短算法的运行时间。
为了实现高效的并行计算,研究者将改进后的IApriori算法与Apache Spark结合,提出了一种新的基于Spark的Apriori改进算法(Spark+IApriori)。Spark作为一种内存计算框架,能够提供快速的数据处理速度和高可扩展性,尤其适合大数据环境。相比于传统的MapReduce框架,Spark在处理大量候选集时展现出更好的性能。
实验结果显示,Spark+IApriori算法在集群的伸缩性和计算加速比上均超越了原始的Apriori算法。这表明,该算法不仅提高了数据处理的实时性,还显著降低了处理海量数据时的资源消耗。然而,尽管如此,对于候选集过多的情况,Spark+IApriori算法也需持续优化,以保持其在不同数据规模下的高效性。
总结来说,本文主要贡献在于提出了一种基于Spark的Apriori算法优化方案,通过改进数据结构、优化剪枝操作以及利用Spark的并行计算能力,有效解决了大数据环境下Apriori算法的性能瓶颈,为关联规则挖掘在海量数据处理中的应用提供了新的可能。
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2024-05-13 上传
2022-06-14 上传
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