大数据并行增量频繁项集挖掘：IncMiningPFP与IncBuildingPFP算法优化

大数据并行增量频繁项目集挖掘是当前数据挖掘领域的重要研究课题，特别是在零售业的商品推荐、Web搜索日志分析以及查询推荐等应用场景中，对于处理大规模数据和实时数据库更新的需求日益增长。传统的频繁项集挖掘（FIM）算法虽然有效，但面对海量数据和频繁的增量更新，效率成为瓶颈。 为了解决这一问题，研究者提出了在MapReduce框架下实现的两种并行增量FIM算法：IncMiningPFP和IncBuildingPFP。MapReduce是一种分布式计算模型，适用于大规模数据处理，通过将数据分割到多个节点并行处理，极大地提高了计算效率。 IncMiningPFP算法的核心思想是保留原始FPGrowth（频繁模式挖掘）方法生成的FP树的结果，并在增量阶段利用这些信息进行快速计算。它创新地设计了一种生成部分FP树的方法，这减少了在增量过程中的无用挖掘工作，尤其是当新增事务包含较少项目时，能够精简并行任务，显著提升在大型增量输入数据库上的性能。 相比之下，IncBuildingPFP则侧重于保留原遍历中构建的CanTree（候选集树），在增量遍历阶段，它将新事务逐个添加到已有的CanTree中，这样可以更好地适应增量数据的变化。这种方法的优势在于对于频繁的增量数据，它可能比单纯基于FP树的算法更为高效，因为CanTree结构更易于维护和更新。 论文《Parallel Incremental Frequent Itemset Mining for Large Data》由SongYG、CuiHM和FengXB等人在2017年的《计算机科学技术学报》上发表，他们详细阐述了这两种算法的设计原理、优化策略以及实验结果。结果显示，IncMiningPFP在处理大量增量数据时表现出色，相较于传统的PFP（并行FPGrowth）和顺序增量算法（如CanTree）有明显性能提升。而IncBuildingPFP在某些特定的增量输入场景下则展现出更好的适应性和效率。 这篇文章的研究成果对于大数据时代下的频繁项集挖掘提供了有效的并行和增量解决方案，为实际应用中的实时数据分析和推荐系统提供了理论支持和技术手段。随着大数据的持续增长和实时性需求的增强，这种并行增量FIM技术的研究将更加重要。