【摘 要】
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Apriori算法能够挖掘事物之间的关联关系,但传统Apriori算法每计算一次候选集的支持度,都需要遍历原始事务数据库,多次扫描数据库导致其效率较低。为此,提出一种基于哈希存储
【机 构】
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北京邮电大学网络空间安全学院,贵州大学贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0802300),贵州省科技重大专项(20183001),贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2018BDKFJJ008,2018BDKFJJ020)
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Apriori算法能够挖掘事物之间的关联关系,但传统Apriori算法每计算一次候选集的支持度,都需要遍历原始事务数据库,多次扫描数据库导致其效率较低。为此,提出一种基于哈希存储与事务加权的改进算法。通过哈希存储的去重特性对事务进行去重,以减少冗余计算。将项目与项集的映射存储到哈希结构中,避免计算候选集的支持度时多次扫描事务数据库。同时开启多个线程,并行计算候选集的支持度,从而提高Apriori算法的运行效率。在开源数据集上的实验结果表明,当数据集中事务条数以及重复事务数越多时,该算法相较于传统Aprio
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