Spark上的并行频繁模式挖掘算法优化

“基于Spark的并行频繁模式挖掘算法”探讨了大数据环境下的数据挖掘问题，特别是针对Apriori算法在处理大数据时存在的预设最小阈值和高时间复杂度问题。文章提出了一种名为PTFP-Apriori的并行化算法，通过多阶段挖掘策略优化了传统频繁模式挖掘的过程。 在大数据背景下，传统的Apriori算法由于其固有的局限性，如必须预先设定一个最小支持度阈值以及较高的时间复杂度，往往难以有效处理大规模数据。PTFP-Apriori算法对此进行了改进，首先，它利用模式树结构存储预处理后的数据，这一方式有助于更高效地管理和检索模式。接着，通过对最频繁出现的[k]个模式进行分析，确定最优的支持度阈值。这个步骤减少了无效的计算，因为那些预期不能达到此阈值的模式会被提前剔除。 算法的核心是利用Apache Spark的弹性分布式数据集（RDD）特性，对项目集的支持度进行并行计数和候选项集的生成。Spark的并行计算能力大大提升了处理速度，同时降低了内存和计算资源的消耗。RDD使得数据处理能够在集群的不同节点上并发执行，显著提高了效率。 实验结果证明，PTFP-Apriori算法相比传统频繁模式挖掘方法，不仅在执行效率上有显著提升，而且具有更好的可扩展性。这意味着随着数据量的增长，该算法能够保持高效性能，适应不断变化的大数据需求。 此外，文章发表在《计算机工程与应用》期刊，由曹博、倪建成、李淋淋、于苹苹和姚彬修共同撰写，进一步展示了在曲阜师范大学信息科学与工程学院和软件学院的研究成果。这些研究对于理解和改进大数据环境下的数据挖掘技术具有重要意义，有助于开发更高效、适应性强的算法来应对日益增长的数据处理挑战。 "基于Spark的并行频繁模式挖掘算法"为大数据环境下的数据挖掘提供了新的思路，通过并行化处理和策略优化，有效地解决了传统算法在大数据处理中的效率问题，为后续的研究和应用奠定了基础。