面向大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究.pdf

1、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘課題的一個(gè)不可或缺的研究分支，可以為用戶深究出更有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。隨著科學(xué)技術(shù)中數(shù)據(jù)庫(kù)作用的不斷凸顯，對(duì)數(shù)據(jù)采集的速度及存儲(chǔ)容量的需求日漸變大，傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在某些性能方面已逐漸沒(méi)有辦法適應(yīng)大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，因此需要提出性能更優(yōu)、更高效的挖掘算法。
　　本文首先對(duì)大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法現(xiàn)有的研究動(dòng)態(tài)、研究現(xiàn)狀和未來(lái)可能的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了分析論述。
　　其次，深入剖析了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中比較經(jīng)典的A

2、priori算法，分析了該算法在算法的使用過(guò)程當(dāng)中的問(wèn)題，并引出了兩種改良的算法AprioriHybrid和AprioriTid，改良的算法在時(shí)間和空間效率上有較大的進(jìn)步和提升，因此更適合于大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。在此基礎(chǔ)上研究了基于Apriori算法的改進(jìn)算法AprioriTid和AprioriHybrid，通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表明，AprioriHybrid算法在性能方面較優(yōu)。
　　然后，針對(duì)大多數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究應(yīng)用過(guò)程當(dāng)中的主要

3、衡量標(biāo)準(zhǔn)，是否被經(jīng)常使用或者是否被多種情況兼容(如頻繁項(xiàng)集挖掘)，或者是價(jià)值性或可盈利性(如高效用項(xiàng)集挖掘)，對(duì)提出的Apriori算法及其改良的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法從數(shù)據(jù)集中找出頻繁項(xiàng)集，并對(duì)其使用過(guò)程當(dāng)中的有效性及功能性展開(kāi)了更深層次的剖析研究，得出關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在處理大數(shù)據(jù)時(shí)的效果明顯優(yōu)于其它算法，并保持算法的準(zhǔn)確性。本論文結(jié)合和了以上考量準(zhǔn)則作為研究對(duì)象，對(duì)FHIMA算法進(jìn)行了全面的分析，研究其在PDMiner上的使用，對(duì)大數(shù)據(jù)挖掘算法在