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关联规则并行算法的研究与分析的综述报告
关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个重要问题，它可以发现数据集中不同项之间的关系，为商业、医疗、社交网络等领域提供了有价值的信息。然而，针对大规模数据集的关联规则挖掘具有高计算复杂度，必须使用并行化算法来提高其效率和可扩展性。
本文将介绍几种典型的关联规则并行算法的研究和分析，包括Apriori、FP-growth、Eclat和PFP等。这些算法在相对较短的时间内，能够针对大规模数据集发现高质量的关联规则。
首先，Apriori算法是一种基于候选集合的算法，它使用前缀树存储候选项，并通过多次扫描数据集来搜索频繁项集。简单来说，Apriori算法分为两个阶段：搜索频繁项集和生成关联规则，其中频繁项集是指在数据集中出现频率大于或等于给定阈值的项集。由于Apriori算法是基于内存的，因此不能处理大规模数据集。为了提高算法的效率和可扩展性，研究人员提出了一系列并行化Apriori算法，如MApReduce和PFP。
其次，FP-growth算法是一种基于树结构的算法，它只需要单次扫描数据集来生成频繁项集。FP-growth算法使用FP-tree数据结构将数据集压缩成一棵频繁模式树，然后通过递归遍历FP-tree，来生成频繁项集。FP-growth算法相对于Apriori算法具有更好的性能，特别是在处理大规模数据集时。并行FP-growth算法主要包括PFP和DistEclat等。
第三，Eclat算法是一种基于交集的算法，它使用垂直数据格式，将数据按照项分组处理。Eclat算法使用单层的倒排索引结构，来找到项集中的相同项。然后通过逐层合并，生成频繁项集。与Apriori算法和FP-growth算法相比，Eclat算法具有更快的执行速度。然而，Eclat算法的性能受到数据规模和项数的限制，无法处理超大规模数据集，更适用于稠密数据集的处理。
最后，PFP算法是一种分布式频繁项集挖掘算法，它采用了基于模式生长的数据分区策略。PFP算法首先将数据集分为多个分区，然后在每个分区上运行单机的FP-growth算法，生成频繁项集，最后将所有分区的频繁项集合并。PFP算法具有良好的可扩展性和高效性，特别适用于大规模数据集的频繁项集挖掘。
综上所述，关联规则并行算法已经成为研究热点，各种算法在性能、可扩展性和适用性上也有各自的优缺点。在实际应用中，需要选择适当的算法来处理不同类型的数据集。