10.3969/j.issn.1673-9957.2023.14.011
电力大数据并行关联规则挖掘算法
该文针对电力大数据环境下正负关联规则挖掘项集多和运算量大的问题,提出了并行正负关联规则挖掘算法,即 MR-CEPNR(MapReduce-based Closed set Eclat Positive and Negative Rules).该算法基于数据分块思想,利用关联规则中的闭集特性将大数据集划分成小数据块,在每个数据块中挖掘正负频繁项集.第一步,Map过程读取数据集将其划分为小数据块,Reduce过程在每个小数据块上计算频繁2-项集并保存;第二步,Map过程根据频繁2-项集制作分发表,Reduce过程根据分发表和频繁2-项集来计算频繁K(K>2)-项集.算法结果表明,该算法可以对电力大数据中隐藏的正负关联规则进行有效挖掘,并提供决策方案.
电力大数据、数据挖掘、正负关联规则、并行计算
TP391(计算技术、计算机技术)
2023-09-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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