【摘 要】
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Apriori算法是解决频繁项集挖掘最常用的算法之一,但多轮迭代扫描完整数据集的计算方式,严重影响算法效率且难以并行化处理。随着数据规模的持续增大,这一问题日益严重。针对这一问题,提出了一种基于项编码和Spark计算框架的Apriori并行化处理方法——IEBDA算法,利用项编码完整保存项集信息,在不重复扫描完整数据集的情况下完成频繁项集挖掘,同时利用Spark的广播变量实现并行化处理。与其他分布
【基金项目】
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中南大学研究生科研创新项目(2017zzts612)
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Apriori算法是解决频繁项集挖掘最常用的算法之一,但多轮迭代扫描完整数据集的计算方式,严重影响算法效率且难以并行化处理。随着数据规模的持续增大,这一问题日益严重。针对这一问题,提出了一种基于项编码和Spark计算框架的Apriori并行化处理方法——IEBDA算法,利用项编码完整保存项集信息,在不重复扫描完整数据集的情况下完成频繁项集挖掘,同时利用Spark的广播变量实现并行化处理。与其他分布式Apriori算法在不同规模的数据集上进行性能比较,发现IEBDA算法从第一轮迭代后加速效果明显。结果
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