基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法
Partitioned parallel association rules mining algorithm based on storage improvement
辽宁工程技术大学 软件学院, 辽宁 葫芦岛 125105
摘要
针对现有算法存储结构简单、生成大量冗余的候选集、时间和空间复杂度高、挖掘效率不理想的情况，为了进一步提高关联规则算法挖掘频繁集的速度，优化算法的执行性能，提出基于内存结构改进的关联规则挖掘算法。该算法基于Spark分布式框架，分区并行挖掘出频繁集，提出在挖掘过程中利用布隆过滤器进行项目存储，并对事务集和候选集进行精简化操作，进而达到优化挖掘频繁集的速度、节省计算资源的目的。算法在占用较少内存的条件下，相比于YAFIM和MR-Apriori算法，在挖掘频繁集效率上有明显的提升，不但能较好地提升挖掘速度，降低内存的压力，而且具有很好的可扩展性，使得算法可以应用到更大规模的数据集和集群，从而达到优化算法性能的目的。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61404069)
国家自然科学基金青年基金资助项目(41701479)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.06.0396
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 167-171
文章编号: 1001-3695(2020)01-035-0167-05
发布历史
[2020-01-05] 印刷出版
引用本文
王永贵, 谢南, 曲海成. 基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (1): 167-171. (Wang Yonggui, Xie Nan, Qu Haicheng. Partitioned parallel association rules mining algorithm based on storage improvement [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (1): 167-171. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
收录和评价
- 第二届国家期刊奖百种重点期刊
- 中国期刊方阵双效期刊
- 全国中文核心期刊（北大2023年版）
- 中国科技核心期刊
- 中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊
- RCCSE中国核心学术期刊
- 中国计算机学会会刊
- 2020—2022年科技期刊世界影响力指数(WJCI)报告收录期刊
- 中国科技期刊精品数据库全文来源期刊
- 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
- 《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》来源期刊
- 2017—2019年中国国际影响力优秀学术期刊(自然科学与工程技术)
- 中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)项目来源期刊
- 《中国工程技术电子信息网》《电子科技文献数据库》来源期刊
- 英国《科学文摘》(INSPEC)来源期刊
- 《日本科学技术振兴机构数据库》(JST)来源期刊
- 俄罗斯《文摘杂志》(AJ, VINITI)来源期刊
- 美国《艾博思科学术数据库》(EBSCO)全文来源期刊
- 美国《剑桥科学文摘(自然科学)》(CSA(NS))核心期刊
- 波兰《哥白尼索引》(IC)来源期刊
- 美国《乌利希期刊指南(网络版)》(Ulrichsweb)收录期刊
