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基于MapReduce的并行关联规则算法研究的开题报告
一、研究背景与意义
关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要技术，它能够通过挖掘数据之间的关联性，发现数据之间的潜在规律，从而支持决策分析、市场营销等领域的应用。在大数据时代，关联规则挖掘的数据量和维度都在增加，如何快速有效地挖掘关联规则成为了一个重要的研究领域。目前，关联规则挖掘算法多以Apriori算法为代表，但当数据集较大时，执行Apriori算法的时间和空间复杂度会大幅度增加，导致算法效率低下。因此，为了更好地支持大数据量的关联规则挖掘，研究MapReduce的并行关联规则算法具有重要的理论和实践意义。
二、研究内容和方法
本文将重点研究并实现MapReduce的关联规则挖掘算法。具体来说，研究内容包括以下几方面：
1.分析Apriori算法的时间和空间复杂度，探讨采用MapReduce并行计算的思路进行优化的可行性。
2.基于MapReduce的关联规则挖掘算法的设计和实现，包括候选项集的生成、支持度计数和项集组合等过程。
3.算法并行化实现的技术路线，包括数据切分、任务调度和结果汇总等方面。
4.算法的实验评估和性能优化。在数据集和实验环境的基础上，对MapReduce并行关联规则算法的运行时间、空间占用和扩展性等性能指标进行评估，并进一步优化算法以提高效率。
三、技术路线
具体实现过程如下：
1.数据划分：将输入的数据划分成若干个输入块，块内数据的大小应该适当，以便于任务的并行处理。
2.候选项集的生成：采用Apriori算法生成候选项集，每个Map节点负责对块内的数据进行处理，生成候选项集清单。
3.支持度计数：采用两阶段MapReduce计算，第一阶段Map计算每个项集的局部支持度，第一阶段Reduce将所有局部支持度加和，并对支持度低于设定阈值的项集进行过滤。第二阶段Map将所有存活的项集发送到各个Reduce节点（根据哈希函数映射），第二阶段Reduce再次对所有相同项集的支持度进行计算，并输出项集的全局支持度。
4.项集组合：采用经典的连接算法实现项集组合，每个Map节点负责对局部候选项集进行组合，并生成全局候选项集。
5.结果合并：最终将所有Reduce节点的输出结果进行汇总，得到全局的关联规则。
四、预期成果
本文期望通过对MapReduce并行关联规则算法的研究和实现，取得如下几点预期成果：
1.针对大数据场景下的关联规则挖掘需求，设计实现一种高效的MapReduce并行关联规则算法，能够满足大规模数据集的快速挖掘。
2.在实验评估环节，通过对比Apriori算法，验证由MapReduce并行化所带来的算法性能提升，包括执行时间、空间占用和扩展性等方面。
3.根据实验分析结果，对算法进行进一步优化，提升算法的效率和实用性。
五、论文结构
本文预计分为以下几个章节：
第一章：绪论。介绍研究背景、意义、研究内容和方法、技术路线、预期成果和论文结构等方面。
第二章：关联规则挖掘算法概述。阐述关联规则挖掘算法的基本思路和流程，以及传统的Apriori算法。
第三章：MapReduce并行关联规则算法的设计和实现。详细介绍基于MapReduce的关联规则挖掘算法设计和实现过程，包括候选项集的生成、支持度计数和项集组合等步骤。
第四章：算法并行化实现的技术路线。涵盖数据划分、任务调度和结果汇总等方面的技术路线和实现细节。
第五章：实验评估和性能优化。在数据集和实验环境的基础上，对MapReduce并行关联规则算法的运行时间、空间占用和扩展性等性能指标进行评估，并进一步优化算法以提高效率。
第六章：结论和展望。总结全文的工作，归纳结论，并对未来工作进行展望。