内存结构优化的Spark分区并行关联规则挖掘

"基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法" 本文主要探讨了一种针对关联规则挖掘的优化算法，旨在提高在大数据环境下的挖掘效率。关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个重要方法，用于发现数据集中项集之间的有趣关系。传统的Apriori等算法在处理大规模数据时面临存储结构简单、冗余候选集生成、时间和空间复杂度高等问题，导致挖掘效率低下。 该算法的核心创新在于结合Spark分布式计算框架，实现分区并行挖掘频繁集。Spark为大数据处理提供了高效的内存计算能力，通过数据分区和并行化处理，能够显著提升计算速度。此外，算法引入了布隆过滤器来优化项目存储，这是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否存在于集合中。在挖掘过程中，布隆过滤器可以减少不必要的候选集生成，有效降低内存占用。 同时，该算法还对事务集和候选集进行了精简化操作，减少了数据处理过程中的计算开销。通过这些优化，算法能够在占用较少内存的条件下，提高挖掘频繁集的速度，减轻内存压力。相较于YAFIM和MR-Apriori等传统算法，它在挖掘效率上有着显著优势，展现出更好的性能和可扩展性。 文章指出，该算法的可扩展性意味着它可以适应更大型的数据集和更大的计算集群，这对于处理当前日益增长的大数据量来说，显得尤为重要。此外，该研究得到了国家自然科学基金的支持，表明其研究价值和实际应用潜力。 基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法是一种针对大数据环境下关联规则挖掘的高效解决方案，它通过优化存储结构、利用布隆过滤器和并行计算，提升了挖掘速度，降低了内存需求，并具备良好的可扩展性，对于推动大数据分析和挖掘领域的进步具有积极意义。