MapReduce并行Apriori算法优化研究

"基于MapReduce并行的Apriori算法改进研究" 本文主要探讨了如何通过改进Apriori算法来提升其在MapReduce框架下的并行处理性能。Apriori算法是一种经典的频繁项集挖掘算法，广泛应用于数据挖掘领域，如关联规则学习和市场篮子分析。然而，当面对大规模数据集时，原始的Apriori算法由于其递归特性，会产生大量的候选集，导致计算效率低下。 在基于MapReduce的并行实现中，简单的Apriori并行化策略会遇到一个主要问题：大量的键/值对（key-value pairs）被生成，其中很多键/值对的值仅为1。这种现象不仅消耗了大量的存储资源，也严重影响了Map和Reduce阶段的通信效率。针对这一问题，作者黄立勤和柳燕煌提出了一种分组统计策略的Apriori并行算法。 该改进算法的核心思想是通过在Map阶段进行更精细的分组和计数，减少传递到Reduce阶段的键/值对数量。具体来说，它将具有相同前缀的项集分组在一起，然后在每个分组内部进行计数，从而避免了生成大量单个元素的键/值对。这样，可以显著降低网络传输的负载，并优化Reduce阶段的处理效率。 实验结果显示，改进的基于MapReduce的Apriori算法在时间性能上得到了显著提升，尤其是在处理大数据集时，其效率优势更加明显。此外，随着集群节点数量的增加，算法的加速比呈现出线性增长的趋势，这表明该算法能够很好地扩展到更大的计算资源中，具有良好的可扩展性。 关键词涉及的领域包括Apriori算法、MapReduce、云计算以及算法优化。中图分类号"TP311.13"表明这是关于计算机软件及计算机应用的学术研究。文献标识码"A"则表示这是一篇原创性的科研论文。 这篇论文对于理解如何在分布式环境中优化数据挖掘过程，特别是针对Apriori算法的并行化改进，提供了有价值的理论和实践指导。通过采用分组统计策略，可以有效应对大数据环境下Apriori算法的效率挑战，为后续的云计算和大数据分析提供了一个高效且可扩展的解决方案。