并行CApriori算法：MapReduce上的Apriori优化

"该文档详细介绍了基于MapReduce的Apriori算法并行化改进，旨在解决传统Apriori算法在处理大数据时的效率问题。通过江苏省自然科学基金项目的资助，研究团队秦摇军、郝天曙和董倩倩提出了CApriori算法，该算法在MapReduce框架下对Apriori算法的连接步骤进行并行化，从而优化了候选集生成过程，减少了中间数据的存储和计算时间。" 文章深入讨论了传统的Apriori算法在面对大量数据时的挑战，主要在于其需要多次扫描数据库和自连接产生候选集，这导致了时间和空间上的效率低下。为了解决这些问题，研究者们在MapReduce模型上进行创新，设计了CApriori算法。此算法利用Map阶段并行处理频繁k-项集，生成k+1项候选集，从而避免了串行自连接操作，实现了整个挖掘过程的并行化。 CApriori算法的核心改进在于它能够在分布式环境中并行生成候选集，显著降低了候选集的数量，节省了存储资源，同时减少了计算时间。通过对时间复杂度的分析，该算法在处理大规模数据时表现出更优的性能，尤其是在需要挖掘小支持度的关联规则时。 实验部分展示了CApriori算法在Hadoop平台上的应用，结果证实了改进算法在大数据环境和低支持度设置下的高效性，并具有显著的加速效果。论文还给出了算法的时间复杂度对比和实际运行的实验数据，进一步证明了CApriori算法的优越性。 关键词: 关联规则，数据挖掘，MapReduce，Apriori。这个研究工作对于理解如何利用分布式计算提升关联规则挖掘的效率具有重要的理论和实践价值，对于从事大数据分析和云计算领域的专业人士来说，提供了宝贵的参考。