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基于Spark的并行化FP-Growth算法研究与应用的开题报告
一、选题背景
关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个重要研究领域，它可以帮助我们发现数据中的关联性和规律性，起到辅助决策的作用。FP-Growth算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它通过建立一棵基于频繁项集的FP树（FrequentPatternTree）来进行挖掘，较传统的Apriori算法具有更高的效率和较小的存储空间需求。但是，对于大规模数据的处理，单机计算存在性能瓶颈。因此，基于Spark的并行化FP-Growth算法成为了一个研究热点。
二、研究意义
随着大数据时代的到来，数据量的爆发式增长，需要更高效的算法和更强的计算能力来处理海量数据。基于Spark的并行化FP-Growth算法可以利用分布式计算的特点并行处理数据，能够大幅度缩短处理时间和提高数据处理效率。同时，此算法还具有适应性强、容错性好等优势，对于大规模数据挖掘有着较高的实用价值。
三、研究目标
本研究旨在：
1.设计并实现基于Spark的并行化FP-Growth算法；
2.对比FP-Growth算法和基于Spark的并行化FP-Growth算法在不同数据规模下的性能表现；
3.应用基于Spark的并行化FP-Growth算法进行实际数据集的关联规则挖掘，对比结果与现有算法进行分析。
四、研究内容
1.算法设计
（1）分析FP-Growth算法的原理和流程，总结其优缺点；
（2）分析Spark分布式计算框架的特点和优势，设计并实现基于Spark的并行化FP-Growth算法。
2.性能测试
（1）在不同规模的数据集上对比FP-Growth算法与基于Spark的并行化FP-Growth算法的性能表现，包括处理时间、内存占用等指标；
（2）优化并行化FP-Growth算法，进一步提高算法性能。
3.数据应用
（1）应用基于Spark的并行化FP-Growth算法进行实际数据集的关联规则挖掘；
（2）对比结果与现有算法进行分析，评估其实用价值。
五、研究方法
1.文献研究法：收集和阅读相关领域的文献，了解FP-Growth算法和基于Spark的并行化算法的研究现状。
2.算法实现法：基于Java开发环境和Spark分布式计算框架，设计并实现基于Spark的并行化FP-Growth算法。
3.性能测试法：通过模拟实验，在不同规模数据集下测试FP-Growth算法与基于Spark的并行化FP-Growth算法的性能表现，统计处理时间、内存占用等指标。
4.实际应用法：基于真实数据集，应用基于Spark的并行化FP-Growth算法进行关联规则挖掘。
六、预期目标
1.实现基于Spark的并行化FP-Growth算法，能够有效地处理大规模数据；
2.对比FP-Growth算法和基于Spark的并行化FP-Growth算法在不同数据规模下的性能表现，验证基于Spark的并行化FP-Growth算法的优势；
3.应用基于Spark的并行化FP-Growth算法进行实际数据集的关联规则挖掘，发现其实用价值。
七、可行性分析
Spark作为一种流行的分布式计算框架，已经被广泛应用于大数据处理领域。FP-Growth算法作为一种经典的关联规则挖掘算法，其原理和流程已经比较成熟。因此，设计并实现基于Spark的并行化FP-Growth算法具有较高的可行性。
八、研究计划
1.第1-2周：文献研究，细化研究方向和内容。
2.第3-5周：设计和实现基于Spark的并行化FP-Growth算法。
3.第6-8周：测试优化算法性能，统计实验数据。
4.第9-10周：基于真实数据集应用算法，对比现有算法结果进行分析。
5.第11-12周：完善论文撰写，进行结果总结和讨论。
九、参考文献
[1]HanJ,PeiJ,YinY.Miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration:Afrequent-patterntreeapproach[C]//DataMining,2000.ICDM2000.ProceedingsIEEEInternationalConferenceon.IEEE,2000:216-223.
[2]MateiZaharia,ApacheSpark:AUnifiedAnalyticsEngineforLarge-ScaleDataProcessing.
[3]LiK,LiuM,ZhangX,etal.ASpark-basedparallelalgorithmforminingassociationrulesofdistributedtransactions[C]//BigData(BigData),2016IEEEInternationalConferenceon.IEE