基于MapReduce的分块压缩矩阵Apriori的并行化研究

来源 :西安文理学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：w_h1983

【摘要】

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针对经典的Apriori算法需要多次扫描数据库,不适合大规模数据这个问题,提出了一种改进的Apriori算法.该算法采用布尔向量关系运算思想,将事务数据库扫描后转化成压缩矩阵,在M

【作者】

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罗芳阮群生李志亮曾思南

【机构】

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宁德师范学院计算机系

【出处】

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西安文理学院学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2015年04期

【关键词】

：

关联规则 MapReduce 压缩矩阵 Apriori

【基金项目】

：

福建省自然科学基金项目(2015J01660);宁德师范学院服务海西资助项目(2012H405);福建省大学生创新创业训练计划项目(201410398059)

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针对经典的Apriori算法需要多次扫描数据库,不适合大规模数据这个问题,提出了一种改进的Apriori算法.该算法采用布尔向量关系运算思想,将事务数据库扫描后转化成压缩矩阵,在MapReduce框架下将压缩矩阵进行分块,每块分别被做并列式处理.利用分压缩矩阵快速计算所有的候选项集,从中产生频繁K-项集,降低了Apriori算法的时间复杂度.

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