基于Spark的Apriori改进算法:IABS在大数据中的高效挖掘
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更新于2024-09-07
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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。
2021-07-14 上传
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