基于等价类划分的并行频繁闭项集挖掘算法

摘要：

针对海量数据的关联规则挖掘问题,提出了一种有效的基于等价类划分的并行频繁闭项集挖掘算法.该算法在MapReduce框架下,通过等价类的产生与划分、数据集的分配、异步频繁闭项集挖掘和汇总等步骤,不但较好地解决了多节点间的负载均衡问题,而且易于获得可靠的频繁闭项集.实验表明,该算法能有效克服传统算法挖掘效率低、冗余规则较多的缺点,整体上具有较高的性能.

关键词：MapReduce、并行挖掘算法、频繁闭项集、等价类划分

所属期刊栏目：30

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61103143;河南省高等学校重点科研项目15A520116,16A520105;河南省科技攻关项目162102210396,152102210367

在线出版日期：2017-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：454-459