【摘 要】
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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
【基金项目】
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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)
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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.
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