MapReduce框架下Aprioi算法的改进

海量数据利用传统Apriori算法进行挖掘会浪费大量存储空间和通信资源,导致算法效率低下,因此,提出MapReduce框架下Aprioi算法的改进方法,首先采用水平划分的方法将MapReduce数据库分成n个独立的数据块,然后发送到采用动态负载均衡划分的m个工作节点上。每个节点扫描各自的数据块,产生局部候选频繁项集,计算每个候选频繁项集的支持度阈值并与最小支持度阈值进行比较以确定最终的频繁项集。改进后的算法可以减少各个节点之间的数据流动,只需要扫描两次事务数据库就能挖掘出全部频繁项集,节省扫描时间和存储空间,提高挖掘效率。     

一种改进的Apriori算法

Apriori算法是挖掘关联规则频繁项集的最有影响的算法之一,它通过连接、剪枝等步骤产生频繁项集,进而产生强关联规则。由于面临海量数据,因此将会产生大量的候选项集,尤其是候选2-项集,严重影响了挖掘的效率。提出了一种改进的算法,此算法不产生小项候选集而直接产生大项候选集,从而提高了算法的效率。     

一种Apriori的改进算法

在对关联规则挖掘算法Apriori进行深入研究的基础上,提出了一种采用频繁项集Lk-1 与L1连接生成候选项集Ck的思想,并基于这种新的思想提出了一种优化的算法1-K_Apriori算法.在真实数据集和实验数据集上所做的实验及结果表明,1-K_Apriori算法是有效的.     

一种新的Apriori改进算法

Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的最有影响的数据挖掘算法之一,但由于数据挖掘本身决定其面临的是海量数据,因此在许多情况下会产生大量候选项集,从而严重影响挖掘的效率。本文提出一种简单有效的Apriori改进算法。     

Apriori算法的改进

针对Apriori算法要多次扫描事务数据库以及生成大量候选集缺陷,在候选集C_1中增加事务标识符列表Tid_list实现只扫描一遍事务数据库,利用频繁项目集的性质来减少生成候选集的数量,提高了算法效率.     

一种新的基于MapReduce的并行关联规则算法

传统的关联规则算法要对数据库进行多次扫描,效率低下。使用MapReduce模型对Apriori算法进行改进,这种改进后的算法只需对数据库进行2次扫描,从实验结果可以看出挖掘效率得到明显提高。     

挖掘关联规则Apriori算法的一种改进

本研究在对Apriori算法分析的基础上,提出了改进的Apriori算法。改进后的算法采用矩阵表示数据库,减少了扫描事物数据库的次数;利用向量运算来实现频繁项集的计数,同时及时地去掉不必要的数据,减少了数据运算,从而提高了算法的运行效率。     

基于图的Apriori改进算法

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法,算法的核心思想是一种基于频繁理论的自底向上的递推方法。文中对Apriori算法进行分析,发现其中存在的问题。对Apriori算法做了改进。改进后的算法基于自顶向下的思想。利用有向图给出计算候选项集和项集支持度计数的更快的方法,同时简     

基于Hadoop的Apriori算法与实现

针对传统Aprion数据挖掘算法平台的硬件瓶颈以及算法运算耗时、需要重复扫描数据库等缺点,提出了一种基于Hadoop平台应用MapReduce模型与Hbase,对Apriori进行云端的迁移和优化的算法,并与其他的改进Apriori算法进行了分析与比较。实验结果表明:新的云端算法降低了时间复杂度,使其可以更好的进行数据处理。     

一种基于Apriori的高效关联规则挖掘算法的研究

为了从海量的信息资源库中进行析取、识别和发现潜在正确和有用、前所未知的、最终可理解的知识,从数据挖掘技术的研究入手,对关联规则挖掘算法Apriori算法的关键思想以及性能进行了研究,在此基础上分析和探讨了Apriori Mend算法,并给出了该算法的实现思想和步骤,同时通过实例说明了算法的执行过程,该算法提高了原算法的效率。     

一种改进 Apriori算法在高校课程相关性分析中的应用研究

结合学生成绩数据的特点,将数据挖掘技术和关联规则算法运用到学生成绩数据分析中,挖掘隐藏在成绩数据背后的专业课程间的相互影响与关联关系,优化课程设置,为教学管理工作提供决策信息支持和参考。     

基于Apriori算法的高校人力资源数据挖掘系统

以基于数据挖掘关联规则的Apriori算法基本原理为依据,介绍了高校人力资源数据挖掘系统主要功能模块的组成,着重研究了Apriori算法的设计与实现.该数据挖掘系统为高校人力资源决策提供了科学的依据,在高校人力资源管理应用中做出了有益的尝试.     

基于Apriori算法的数据挖掘在高校毕业生就业指导中的应用

随着高校毕业生人数的增加和管理信息系统的应用,产生了大量复杂的就业数据,利用Apriori算法的数据挖掘技术,从就业数据中挖掘出学分绩点与用人单位录用学生之间的关联规则,有助于提高就业管理部门对毕业生就业指导的实效性,实现毕业生更快更好的就业.