协同处理(Collaborative Processing),顾名思义,指的是运用多种方式,对需要分析的数据进行处理的一种形式,其往往包含多种算法的共同应用。随着现代信息技术的飞速发展,特别是互联网技术的广泛普及,信息呈现爆炸式的增长趋势。在日益增长的信息规模面前,传统的信息处理方式已经显得越来越吃力。现如今,数据量已经由TB级升至PB级,并呈现大数据化发展趋势。在这个规模的数据集面前,传统的信息处理方式已经越来越难,甚至是无力完成我们所要的需求,因此,我们引进大数据处理的方式,将协同处理与大数据结合起来,实现多节点并行的关联分析,力图改善传统意义上的关联分析系统,可处理的数据量大小和类型的局限性。同时结合实际的项目需求,将其应用到基于LBS的社区系统中,为社区的服务人员提供一个数据分析的辅助平台。基于上述的分析,本文主要完成了以下工作：一、本文分析了社区数据的特点,研究了当前数据预处理、大数据存储和关联分析领域的相关知识和算法,明确了本文所提的基于社区系统的大数据集的协同处理的定义、相关概念和处理流程。二、设计了社区数据的量化方法,设计了基于HDFS文件系统的大规模数据集分布式存储的模型。通过对传统关联分析算法的研究,提出了一种基于划分的多维关联分析模型。三、通过设计的方案,模拟系统的实际应用场景,实现了一组社区数据从数据量化到关联规则挖掘的全过程,并运用领域相关知识,分析发现的关联规则,验证系统的准确度。