基于MapReduce的改进的Apriori算法及其应用研究

摘要：

随着移动通信和互联网技术的迅猛发展,如何高效地分析移动用户的需求并及时推送有用信息成为数据挖掘领域的热点之一.针对上述问题,提出一种基于云计算Hadoop平台的分布式关联规则MRS-Apriori算法.该方法在经典Apriori算法的基础上优化了数据库编码规则,增加了判断标记Judgemark来判断事务项是否频繁,提高了MRS-Apriori算法在连接时扫描数据库的效率.在编码的基础上,采用Hadoop平台下的MapReduce编程框架模型实现并行化处理,提高了迭代时连接步骤的效率,降低了大规模数据样本运算的时间开销.实验结果表明,改进的MRS-Apriori算法可以有效地减少运算时间,在处理大规模数据集上具有较高的准确性.

关键词：编码规则、关联规则、频繁项集、MapReduce框架

所属期刊栏目：44

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目F020806;辽宁省高等学校优秀人才支持计划项目LR2015033;辽宁省科技计划项目2013405003;大连市科技计划项目2013A16GX116

在线出版日期：2017-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：250-254