文献类型：期刊文章

作　　者：谢志明[1] 王鹏[2,3]

机构地区：[1]汕尾职业技术学院信息工程系,广东汕尾516600 [2]西南民族大学计算机科学与技术学院,成都610041 [3]中国科学院成都计算机应用研究所,成都610041

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60702075);广东省科技厅高新技术产业化科技攻关项目(2011B010200007);广东省信息技术教指委教改项目(XXJZW2015002)

年　　份：2017

卷　　号：34

期　　号：2

起止页码：401-404

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：传统数据挖掘关联规则Apriori算法直接移植到云计算平台,数据挖掘效率虽然有了数量级的提升,但由于需要频繁地扫描事务数据库,增加了系统I/O、内存和通信的开销。提出一种基于矩阵的并行关联规则算法Apriori_MMR。该算法结合数据划分的思想进行并行化改进,简化了生成候选项的连接步骤,仅需对事务数据库扫描两次,同时在计算过程中还能对事务进行压缩,从而进一步提高了算法的性能。通过两种算法在不同数据规模下算法性能的对比分析实验和两种算法在相同数据集不同节点数的对比实验,共同验证了Apriori_MMR的运算效率至少要比Apriori_MR高出两倍左右,且设置的支持度阈值越小,效果愈明显。

关 键 词：数据挖掘 关联规则 APRIORI算法 云计算 矩阵

分 类 号：TP301.6]