【摘 要】
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关联规则挖掘中最主要的工作是如何高效地挖掘频繁项集.目前在单机平台上,由于计算量大等原因,大数据集上的关联规则挖掘很难得到理想结果.在分析现有频繁项集挖掘算法的基础
【机 构】
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安庆师范学院计算机与信息学院,南通大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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本文受安徽省自然科学基金（070412061,10040606Q42）,安庆师范学院青年科研基金项目（KJ201112）资助.
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关联规则挖掘中最主要的工作是如何高效地挖掘频繁项集.目前在单机平台上,由于计算量大等原因,大数据集上的关联规则挖掘很难得到理想结果.在分析现有频繁项集挖掘算法的基础上,结合Eclat和dEclat挖掘算法优点,针对大数据集和片上多核共享内存计算环境,提出一种高效的并行频繁项集挖掘算法PEclat,算法实现了任务级并行挖掘频繁项集,并在大数据集上进行了多项测试.实验结果表明,无论数据稠密程度如何,该算法均能取得较好的性能.
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