基于MapReduce的Apriori算法并行化改进

在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一个重要的研究课题，而Apriori算法是最常用的关联规则挖掘算法之一。Apriori算法通过逐层搜索频繁项集的方式来挖掘出所有频繁项集，但在大数据环境下，传统Apriori算法面临性能瓶颈，主要问题在于需要多次扫描数据库和产生大量候选集。 MapReduce是大数据处理领域的一个重要模型，它通过将计算任务分解成多个子任务并行执行，能够有效处理大规模数据集。基于MapReduce的并行化Apriori算法尝试解决传统Apriori算法的上述问题，虽然它能在一定程度上减少数据库的扫描次数，但其候选集的生成过程依然是串行的，依然会产生大量的中间候选集数据，这限制了其在大数据环境中的性能。 为解决以上问题，CApriori算法被提出，它是基于MapReduce框架的改进版Apriori算法。CApriori算法通过Map过程和Reduce过程并行生成k+1项候选集，从频繁k-项集中直接得到，从而实现了整个频繁项集生成过程的并行化。这不仅减少了候选集的数量，而且节约了存储空间和时间开销。 CApriori算法的关键改进包括：在Map阶段并行生成候选集，避免了传统Apriori算法中串行连接生成大量候选集的问题；通过Reduce过程进行数据的合并和计数，进一步减少了数据传输和处理开销。 对于算法的时间复杂度分析，CApriori算法在连接步骤上的时间消耗相比传统算法有显著下降。在实际的大数据实验中，将CApriori算法部署在Hadoop平台上进行了测试。实验结果表明，新算法在处理大规模数据集以及在较小支持度环境下，都能表现出较高的效率，并且具有优异的加速功能。 在关联规则挖掘中，Apriori算法的并行化改进不仅可以提升算法在大数据环境下的效率，而且对于云计算平台的资源优化也有积极意义。对于希望研究并优化大规模数据处理算法的研究人员和工程师来说，CApriori算法提供了一种新的思路和方法。 文中提到的关键词“关联规则”、“数据挖掘”、“MapReduce”、“Apriori”是数据挖掘领域的核心概念。其中，“关联规则”是发现大型数据库中不同项目之间的有趣关系的规则，“数据挖掘”是利用各种算法分析数据，从中挖掘有价值信息的过程，“MapReduce”是处理大规模数据集的一种编程模型和实现框架，而“Apriori”则是发现频繁项集的一类算法，是数据挖掘中常用的关联规则挖掘方法。 中图分类号“TP301.6”表明了文献的学科分类，这一分类属于计算机科学的一个子领域——计算机体系结构和计算机科学基础。“文献标识码A”和“文章编号1673-629X(2017)04-0064-05”则为文献提供了检索标识，方便了学术文献的管理和查找。 文章中提及的基金项目“江苏省自然科学基金项目(BK***)”说明了该研究得到了相应科研基金的支持，这通常是科研工作得以顺利进行的重要条件之一。而作者简介部分则提供了文章主要作者的背景信息，便于读者对文章的研究背景有更深入的了解。