MapReduce并行FP-growth算法优化与海量数据挖掘

本文主要探讨了一种基于MapReduce的并行FP-growth算法，针对经典FP-growth算法在处理大规模数据集时的局限性进行改进。FP-growth算法是一种不产生候选集的关联规则挖掘方法，因其高效性和实用性在多个领域中得到了广泛应用。然而，其核心数据结构——FP-tree是内存驻留的，这限制了其处理大数据集的能力。 首先，文章对FP-tree的结构和挖掘过程进行了深入研究。传统FP-growth算法通过单路径或多路径挖掘FP-tree，但这些方法在面对大量数据时，会涉及大量的冗余计算。为了优化这一过程，研究人员提出了一种剪枝策略，旨在减少不必要的分支迭代，从而提高算法效率。 接着，文章引入了云计算中的MapReduce编程技术。MapReduce是一种分布式计算模型，特别适合处理大规模数据。作者将改进后的FP-growth算法的各个步骤并行化，通过将任务分解为独立的小任务并在集群中并发执行，显著提高了算法在处理海量数据集时的性能和处理能力。 实验结果显示，改进后的并行FP-growth算法在不同数据集上的表现优于传统方法，不仅能够有效地挖掘关联规则，而且在处理速度、内存占用和扩展性方面都显示出明显的优势。通过MapReduce模型并行化，算法的运行时间和计算复杂度大幅度降低，使得它在大数据环境下表现出色。 关键词包括：Hadoop、MapReduce、FP-growth、数据挖掘、云计算和关联规则，这些关键词突出了论文的核心技术和应用背景。这项工作提供了一种有效的方法来应对大数据环境下的关联规则挖掘问题，对于提升大数据处理的效率和性能具有重要的实践意义。