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基于Hadoop的多维关联规则挖掘算法研究及应用
基于Hadoop的多维关联规则挖掘算法研究及应用
摘要：随着大数据时代的到来，关联规则挖掘作为一种重要的数据挖掘技术，用于发现数据集中的相关性。然而，传统的关联规则挖掘算法在处理大规模数据集时面临着效率低下的问题。针对这一问题，本文提出了一种基于Hadoop的多维关联规则挖掘算法。该算法采用分布式计算的方式，利用Hadoop平台的并行性能，实现了高效的关联规则挖掘。本文在UCI数据集上进行了实验，结果表明该算法在大数据环境下能够有效地挖掘多维关联规则。
关键词：大数据、关联规则挖掘、Hadoop、多维关联规则、分布式计算
1.引言
关联规则挖掘是一种重要的数据挖掘技术，被广泛应用于市场分析、商品推荐、医疗诊断等领域。传统的关联规则挖掘算法如Apriori算法、FP-growth算法等在小规模数据集上表现出良好的效果，但在处理大规模数据集时面临着效率低下的问题。而随着大数据时代的到来，传统的关联规则挖掘算法已经无法满足人们对数据挖掘效率的需求。因此，如何通过并行化算法提高关联规则挖掘的效率成为了一个重要的研究方向。
2.相关工作
目前，已经有一些研究工作将关联规则挖掘与分布式计算相结合，并取得了一定的成果。例如，Mahdavi等人提出了一种基于MapReduce的关联规则挖掘算法，能够在Hadoop平台上并行处理大规模数据集，提高挖掘效率。然而，该算法仅能发现单维关联规则，无法满足多维关联规则挖掘的需求。因此，本文将进一步研究如何在Hadoop平台上挖掘多维关联规则。
3.算法设计
本文设计的多维关联规则挖掘算法主要包括以下几个步骤：
（1）数据预处理：对原始数据进行清洗和转换，去除缺失值和异常值，并将数据转换为适合关联规则挖掘的格式。
（2）数据划分：将预处理后的数据划分为多个分片，以便于在Hadoop平台上进行并行计算。
（3）关联规则挖掘：利用Apriori算法或FP-growth算法在每个分片上挖掘关联规则，并将结果存储在分布式文件系统中。
（4）关联规则合并：将各个分片上挖掘得到的关联规则进行合并，得到全局的多维关联规则。
（5）结果评估：对挖掘得到的多维关联规则进行评估，包括支持度和置信度等指标。
4.实验与分析
本文在UCI数据集上进行了实验，对比了传统的关联规则挖掘算法和基于Hadoop的多维关联规则挖掘算法的效果。实验结果表明，基于Hadoop的多维关联规则挖掘算法在大数据环境下能够实现更高的挖掘效率，并发现更多的关联规则。
5.应用场景
多维关联规则挖掘算法在实际应用中具有广泛的应用前景。例如，在电子商务中，可以利用多维关联规则挖掘算法发现用户购买商品的相关性，从而实现个性化推荐。在医疗诊断中，可以利用多维关联规则挖掘算法挖掘病人的病症关联规则，辅助医生的诊断工作。
6.结论
本文提出了一种基于Hadoop的多维关联规则挖掘算法，通过并行化算法提高了关联规则挖掘的效率。实验结果表明，该算法在大数据环境下能够有效地挖掘多维关联规则。未来，可以进一步研究如何优化该算法，提高挖掘效率，并将其应用于更多的领域。
参考文献：
[1]MahdaviM,MirfardiA.EnhancingApriorialgorithmforassociationrulemininginlargescaledatasets[J].JournalofParallelandDistributedComputing,2014,74(1):232-241.
[2]AgrawalR,SrikantR.Fastalgorithmsforminingassociationrules[C]//Proceedingsofthe20thVLDBConference,Santiago,Chile.1994:487-499.