基于Hadoop的电力大数据Apriori并行计算方法

摘要：

传统电力大数据计算平台面临内存占比高、I/O存取时间长等问题.提出一种面向电力大数据的Apriori并行化改进算法,通过设置最小支持度和构建频繁集矩阵,对事务矩阵进行剪枝压缩,达到减少计算次数的目的,在Hadoop平台上并行化实现改进算法并进行验证.实验结果表明,改进算法可有效提高电力大数据的计算量和计算效率.

关键词：Apriori算法、Hadoop、布尔矩阵、大数据

分类号：TM769(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家电网公司科技项目SGJSSZOOFZJS1501091

在线出版日期：2018-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：7-9