【摘 要】
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近年来,随着经济和技术的迅猛发展,数据量呈现指数级别的爆炸式增长。面对海量的数据,从中获取有价值的关键信息成为了难题。数据挖掘技术为解决这一问题提供了有效途径,而如何进一步提高数据挖掘算法自身及其在各领域的应用效率已成为相关领域的热门课题。关联规则挖掘是一项重要的数据挖掘任务,关联规则挖掘算法能从数据中挖掘出潜在的关联关系。Apriori算法是最具有代表性的用于挖掘关联规则的算法,但是在产生候选项
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近年来,随着经济和技术的迅猛发展,数据量呈现指数级别的爆炸式增长。面对海量的数据,从中获取有价值的关键信息成为了难题。数据挖掘技术为解决这一问题提供了有效途径,而如何进一步提高数据挖掘算法自身及其在各领域的应用效率已成为相关领域的热门课题。关联规则挖掘是一项重要的数据挖掘任务,关联规则挖掘算法能从数据中挖掘出潜在的关联关系。Apriori算法是最具有代表性的用于挖掘关联规则的算法,但是在产生候选项集和计算项集支持度的过程中I/O负载很大,时效性需要进一步改进。Spark平台是一个分布式的基于内存的适合迭代计算的大数据框架?本文以提高强关联规则挖掘的准确性为目标,通过引入兴趣度对Apriori算法做了改进,改进算法命名为I-Apriori(Improved Apriori);以提高强关联规则挖掘的时效性为目标,设计了I-Apriori算法基于Spark的并行化方案?该方案利用Spark平台的分布式架构以及集群调度机制,将事务数据集分发给多个子节点,各子节点调用transformation操作求得局部候选项集及支持度,并存储于内存中;汇总节点基于各局部候选项集产生全局候选项集和全局频繁项集;不断迭代,直到下一级候选项集不存在为止?性能测试实验结果表明:基于Spark平台的并行化I-Apriori算法可以有效地分析大型数据项集中的频繁项集和提取强关联规则,具有较高的准确性和时效性?为了更好的检验并行化I-Apriori算法的实用性,本文开发了一个简单的医疗辅助诊断系统。该系统将医疗系统的处方数据与病人的病史数据相结合,利用I-Apriori算法进行药品推荐以及寻找可能存在的并发症,辅助医生进行病症的及时救治和早期预防。应用结果表明,所开发的系统能够进行药品推荐并判断可能出现的并发症,I-Apriori算法对于医疗大数据的有效利用具有一定的现实意义。
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