基于Spark的Apriori算法的改进

发布时间：2018-07-04 23:56

  本文选题：Apriori + Spark　； 参考：《东北师大学报(自然科学版)》2016年01期

【摘要】：基于Spark大数据框架,将传统Apriori算法进行并行化处理,提出了一种改进的并行化AMRDD算法,使Apriori算法能够适用于大数据关联规则的挖掘.该算法利用Spark基于内存计算的抽象对象存储频繁项集,通过引入矩阵概念减少扫描事务数据库的次数,应用局部剪枝和全局剪枝方法缩减生成候选频繁项集的数量.通过搭建Spark平台实现该算法,并与传统Apriori算法和基于Hadoop的Apriori算法进行性能上的比较.结果表明,该算法能够较大程度地提高大数据关联规则挖掘的效率.
[Abstract]:Based on the Spark big data framework, the traditional Apriori algorithm is parallelized, and an improved parallel AMRDD algorithm is proposed, which enables the Apriori algorithm to be applied to the mining of big data association rules. The algorithm uses Spark memory-based abstract objects to store frequent itemsets, reduces the number of scanned transaction databases by introducing the matrix concept, and reduces the number of candidate frequent itemsets by using local pruning and global pruning methods. The algorithm is implemented on the Spark platform and compared with the traditional Apriori algorithm and the Apriori algorithm based on Hadoop. The results show that the algorithm can greatly improve the efficiency of big data association rule mining.
【作者单位】： 长春工业大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61472049) 吉林省自然科学基金资助项目(20130101055JC) 吉林省科技发展计划项目(20150204005GX) 长春市重大科技攻关计划项目(14KG082)
【分类号】：TP311.13

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2098023