一种基于MapReduce模型的高效频繁项集挖掘算法

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摘要：由于互联网技术急速发展及其用户迅速地增加,很多网络服务公司每天不得不处理TB级甚至更大规模的数据量.在如今的大数据时代,如何挖掘有用的信息正变成一个重要的问题.关于数据挖掘(Data Mining)的算法在很多领域中已经被广泛运用,挖掘频繁项集是数据挖掘中最常见且最主要的应用之一,Apriori则是从一个大的数据集中挖掘出频繁项集的最为典型的算法.然而,当数据集比较大或使用单一主机时,内存将会被快速消耗,计算时间也将急剧增加,使得算法性能较低,基于MapReduce的分布式和并行计算则被提出.文中提出了一种改进的MMRA (Matrix MapReduce Algorithm)算法,它通过将分块数据转换成矩阵来挖掘所有的频繁k项集;然后将提出的算法和目前已经存在的两种算法(one-phase算法、k-phase算法)进行比较.采用Hadoop-MapReduce作为实验平台,并行和分布式计算为处理大数据集提供了一个潜在的解决方案.实验结果表明,改进算法的性能优于其他两种算法.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/jsjkx201707006

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关键词：MapReduce reduce Pred Map edu Hadoop MapReduce 分布式计算 数据挖掘 频繁项集挖掘