云计算环境下的关联规则挖掘：一种MapReduce实现的Apriori算法

"本文主要探讨了一种应用于医疗行业的基于云计算的关联规则挖掘算法，该算法利用云计算的核心计算模式MapReduce来实现Apriori算法。针对数据量大而知识挖掘不足的问题，作者提出将关联规则挖掘与云计算技术相结合，以提高挖掘效率。文章还对现有关联规则挖掘算法的优化策略进行了简要概述，并介绍了云计算的关键技术及其发展历程。" 关联规则挖掘是一种从大量数据中发现项集之间有趣关系的方法，尤其在医疗行业中，数据的快速增长使得知识挖掘变得尤为重要。Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它通过生成频繁项集并基于这些项集构建关联规则。然而，当数据规模巨大时，传统的Apriori算法面临效率问题。 云计算作为一种分布式计算模型，提供了解决大数据处理的有效手段。其中，MapReduce是云计算中的核心计算模式，它将复杂的数据处理任务分解为“映射”（Map）和“化简”（Reduce）两个阶段，适合大规模数据集的并行处理。将Apriori算法部署在MapReduce框架下，可以充分利用云计算的并行计算能力，有效提升关联规则挖掘的速度。 近年来，为了提高关联规则挖掘的效率，研究者提出了一系列优化策略，如设置额外参数以控制搜索范围，以及基于概念格的剪枝方法。然而，这些方法可能牺牲部分规则的完整性和挖掘速度。因此，文中提到的基于MapReduce的Apriori算法旨在平衡效率和完整性，适应大数据环境的需求。 云计算的关键技术包括分布式处理、并行处理和网格计算，它们为云计算提供了基础架构。云计算模型允许资源的动态扩展和弹性调度，使得用户能够按需获取计算资源，大大降低了大规模数据分析的成本。 本文提出的基于云计算的关联规则挖掘算法结合了Apriori的规则发现能力和云计算的处理能力，旨在解决医疗数据爆炸性增长带来的挑战。这一方法不仅提高了数据挖掘的效率，也为其他领域的大数据关联规则挖掘提供了参考和借鉴。