基于Spark的Apriori改进算法：IABS在大数据中的高效挖掘

IABS（Improved Apriori Algorithm Based on Spark）是一个基于Spark的Apriori算法改进版本，它针对Apriori算法存在的效率问题进行了优化。Apriori算法是关联规则挖掘领域的重要算法，其核心任务是寻找频繁项集，但原算法存在重复扫描数据库和生成大量候选项集的缺点。IABS首先对存储结构进行了创新，通过转换数据结构，减少了不必要的候选集生成步骤，从而提高了算法的执行效率。 在大数据时代背景下，数据量急剧增长，这给传统的Apriori算法带来了严峻的挑战。IABS巧妙地将优化后的Apriori算法与Spark技术结合，利用Spark的内存计算能力以及弹性分布式数据处理特性，能够有效地处理大规模数据，显著提升了算法的性能和扩展性。Spark的并行处理和分布式计算使得IABS在面对海量数据时表现出优异的可扩展性，尤其是在处理大规模数据集时，性能提升达到了平均23.88%，并且随着数据量的增大，性能提升效果更为明显。 该研究由国防科学技术大学计算机学院的作者们共同完成，包括闫梦洁、罗军、刘建英和侯传旺，他们在大数据和数据挖掘领域有着深厚的学术背景。他们的工作不仅优化了Apriori算法，还证明了IABS在数据扩展性和节点扩展性方面的优越性，通过与现有同类算法的对比，验证了其在性能上的优势。 关键词集中在Apriori算法、频繁项集、存储结构转换、Spark和内存计算上，这些是IABS研究的核心内容。研究结果表明，IABS对于处理大数据环境下的关联规则挖掘任务具有很高的实用价值，为大数据分析提供了高效而可靠的解决方案。此外，IABS的提出也为后续的关联规则挖掘算法设计和优化提供了新的思路。