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基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法
汇报人：
2024-01-31
目录
CONTENTS
引言
关联规则挖掘算法基础
存储改进策略
分区并行关联规则挖掘算法
实验结果与分析
结论与展望
01
引言
大数据时代下的数据挖掘需求
01
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域的应用越来越广泛，对于大规模数据集的处理和分析能力提出了更高的要求。
关联规则挖掘的重要性
02
关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要分支，旨在从数据集中发现项集之间的有趣关联，为决策支持、市场分析等提供有价值的信息。
存储改进对关联规则挖掘的影响
03
传统的关联规则挖掘算法在处理大规模数据集时存在性能瓶颈，而基于存储改进的算法能够显著提高数据挖掘的效率和可扩展性。
1
2
3
国内研究现状
国外研究现状
发展趋势与挑战
国外学者在关联规则挖掘算法方面进行了大量研究，提出了多种基于不同存储结构和优化策略的算法，如Apriori、FP-Growth等，取得了显著的研究成果。
国内学者在关联规则挖掘算法方面也进行了积极探索，针对特定应用场景提出了多种改进算法，如基于哈希的关联规则挖掘算法、基于分布式的关联规则挖掘算法等。
随着数据规模的不断扩大和数据类型的多样化，关联规则挖掘算法面临着更高的性能要求和更复杂的计算环境，如何进一步提高算法效率和可扩展性是当前研究的热点问题。
研究内容：本文提出了一种基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法，通过对数据集进行分区处理并采用并行计算技术，实现了对大规模数据集的快速关联规则挖掘。
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01
创新点：本文算法的创新点主要体现在以下几个方面
02
1.提出了基于数据分区的存储结构，降低了数据处理的复杂性；
2.采用了并行计算技术，提高了算法的执行效率；
03
3.优化了频繁项集生成和关联规则生成的策略，减少了不必要的计算开销；
4.通过实验验证了算法的有效性和可扩展性，为实际应用提供了有力支持。
02
关联规则挖掘算法基础
03
置信度
表示在包含X的事务中也包含Y的概率，用于衡量关联规则的确定性。
01
关联规则
表示数据项之间的有趣关系，形式为X→Y，其中X和Y是不相交的项集。
02
支持度
表示项集在所有事务中出现的频率，用于衡量关联规则的实用性。
1
2
3
通过逐层搜索和剪枝策略，高效地生成频繁项集，进而生成关联规则。
Apriori算法
通过构建频繁模式树（FP-tree）和递归挖掘频繁项集，避免了Apriori算法的多次扫描和候选项集生成。
FP-Growth算法
基于前缀共享和垂直数据格式，提高了频繁项集的生成效率。
ECLAT算法
03
存储改进策略
数据冗余度高
传统存储方式中，数据在不同节点和分区中重复存储，导致存储空间的浪费。
I/O性能瓶颈
由于数据冗余和存储结构不合理，导致频繁的磁盘I/O操作，成为性能瓶颈。
扩展性差
随着数据量的增长，传统存储方式难以进行平滑扩展，需要停机维护和数据迁移。
存储空间利用率
改进存储策略后，存储空间利用率得到显著提升，降低了存储成本。
I/O性能提升
通过优化存储结构和索引，I/O性能得到显著提升，提高了数据挖掘算法的执行效率。
扩展性增强
改进存储策略后，系统能够平滑扩展，无需停机维护和数据迁移，满足了大规模数据挖掘的需求。
04
分区并行关联规则挖掘算法
高性能计算领域的消息传递接口标准，支持多节点并行计算。
MPI（MessagePassingInterf…
基于内存计算的开源集群计算系统，适合大规模数据处理。
ApacheSpark
分布式计算框架，适用于批量处理大数据。
HadoopMapReduce
将数据集分成多个子集，每个子集分配给一个处理节点。
数据分区
将挖掘任务分解成多个子任务，每个子任务在独立的处理节点上执行。
任务并行化
将各个处理节点的结果合并，得到最终的关联规则。
结果合并
03
2.选择并行计算框架并初始化。
01
算法流程
02
1.加载数据集并进行预处理。
01
02
03
3.制定分区策略，将数据集分配给各个处理节点。
4.并行挖掘关联规则，每个处理节点执行子任务。
5.合并各个处理节点的结果，得到最终的关联规则。