基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法
Partitioned parallel association rules mining algorithm based on storage improvement
辽宁工程技术大学 软件学院, 辽宁 葫芦岛 125105
摘要
针对现有算法存储结构简单、生成大量冗余的候选集、时间和空间复杂度高、挖掘效率不理想的情况,为了进一步提高关联规则算法挖掘频繁集的速度,优化算法的执行性能,提出基于内存结构改进的关联规则挖掘算法。该算法基于Spark分布式框架,分区并行挖掘出频繁集,提出在挖掘过程中利用布隆过滤器进行项目存储,并对事务集和候选集进行精简化操作,进而达到优化挖掘频繁集的速度、节省计算资源的目的。算法在占用较少内存的条件下,相比于YAFIM和MR-Apriori算法,在挖掘频繁集效率上有明显的提升,不但能较好地提升挖掘速度,降低内存的压力,而且具有很好的可扩展性,使得算法可以应用到更大规模的数据集和集群,从而达到优化算法性能的目的。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61404069)
国家自然科学基金青年基金资助项目(41701479)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.06.0396
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 167-171
文章编号: 1001-3695(2020)01-035-0167-05
发布历史
[2020-01-05] 印刷出版
引用本文
王永贵, 谢南, 曲海成. 基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (1): 167-171. (Wang Yonggui, Xie Nan, Qu Haicheng. Partitioned parallel association rules mining algorithm based on storage improvement [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (1): 167-171. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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