Hadoop平台上Apriori算法的优化研究

"基于Hadoop的Apriori算法研究与优化" 本文主要探讨了如何利用Hadoop平台解决传统Apriori算法在处理大规模数据时遇到的内存占用和计算效率问题。Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，常用于发现数据集中频繁出现的项集。然而，当面对海量数据时，其高计算复杂性和内存需求成为主要挑战。 在Hadoop平台上，通过HBase文件存储系统，可以实现海量数据的分布式存储，HBase是一个基于列族的分布式NoSQL数据库，适合存储非结构化和半结构化的数据。MapReduce框架则用于分布式计算，它将大数据处理任务分解为映射（map）和规约（reduce）两个阶段，使得大规模并行计算成为可能。 文中提出了一种优化Apriori算法的方法，引入了FIS-IS（Fast Itemset Sampling with Inverse Support）的思想，旨在减少数据库的扫描次数和降低数据处理容量。FIS-IS算法通过随机抽样和反支持度计算来减少候选集的生成，从而减少计算量。 优化策略主要包括两部分：一是针对数据本身生成频繁预选项的优化，这可能涉及到更高效的项集生成策略，比如利用数据局部性或采用位向量等技术来减少数据处理的复杂性；二是对频繁预选项剪枝步骤的优化，通过分组检索的方式减少不必要的计算，比如使用并行化剪枝策略，将不同节点上的计算任务进行协调，以提升整体效率。 实验结果显示，这些优化措施显著提升了Apriori算法的运行效率，减少了内存消耗，并且能够在保持挖掘准确性的前提下，快速处理大规模数据集。这表明，结合Hadoop平台和特定的优化策略，可以有效地应对大数据环境下的关联规则挖掘问题。 关键词：Apriori算法，数据挖掘算法，分布式实现，Hadoop平台，MapReduce框架 中图分类号：TP311（计算机软件及计算机应用），TP393（数据库系统） 文献标识码：A 文章编号：1000-7024(2018)01-0126-08 doi：10.16208/j.issn1000-7024.2018.01.023 收稿日期：2016-11-01；修订日期：2017-02-08 作者简介：孙学波（1964-），男，辽宁鞍山人，教授，硕士生导师，研究方向为分布式计算与算法优化；石飞达（1992-），男，浙江诸暨人，硕士研究生，研究方向为分布式计算与算法优化。E-mail:346287091@qq.com 该研究工作为大数据环境下的数据挖掘提供了新的思路，对于提升大规模数据处理的效率和实用性具有重要的理论和实践价值。