DMARF: 基于FP树的高效分布式关联规则挖掘

本文主要探讨了一种名为"基于频繁模式树的分布式关联规则挖掘算法"（Distributed Mining Algorithm for Association Rules based on FP-tree, 简称DMARF）的数据挖掘技术。DMARF算法的设计核心在于其利用了频繁模式树（FP-tree）的概念，这是一种在数据挖掘中用于高效存储和查找频繁项集的数据结构。 算法首先通过设置一个中心节点，将数据分布到各个计算节点上。每个节点利用本地的频繁模式树来快速识别出频繁项集，这是对大量原始数据进行预处理的关键步骤。这种方式极大地减少了计算量，因为局部频繁模式树仅需处理部分数据，而不是整个数据集，从而提高了效率。 在获取到局部频繁项集后，各个计算节点与中心节点进行交互，将这些信息汇总。这种分布式架构允许算法在不牺牲准确性的情况下，通过并行处理来加速全局频繁项集的发现过程。通过采用顶部和底部策略，DMARF算法能够有效地筛选候选项集，避免不必要的通信开销，进一步优化了算法的性能。 DMARF算法的优势体现在理论分析和实际应用中，它展示了显著的快速性和有效性。通过减少候选集的数量和通信流量，该算法能够在分布式环境中高效地挖掘关联规则，这对于大数据处理和云计算背景下的数据挖掘任务具有重要意义。 这篇论文介绍了一种创新的方法，通过结合频繁模式树和分布式计算，实现了关联规则挖掘的高效和可扩展性。对于数据挖掘领域来说，尤其是处理大规模数据集时，DMARF算法提供了一种有价值的技术解决方案。同时，它的理论基础和实际效果证明了其在提高数据处理速度和降低资源消耗方面的实用性。