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基于Hadoop的FP-Growth关联规则并行改进算法
摘要：
随着数据量的不断增加和数据分析应用的迅速发展，寻找有效的挖掘方法和提高算法效率已经成为数据分析领域的热点问题。关联规则挖掘（AssociationRules）是其中一个热门领域，它通过寻找数据内部的相关性来进行数据分析和预测。在大数据时代，如何有效地进行关联规则挖掘成为一项挑战。本文提出了基于Hadoop的FP-Growth关联规则并行改进算法，通过利用Hadoop平台的分布式计算特性实现了对关联规则挖掘算法的优化，提升了算法效率。
关键词：关联规则挖掘；Hadoop平台；FP-Growth算法；并行计算
一、绪论
随着信息技术的飞速发展，各种数据资源不断涌现，数据量的增加也带来了各种新的需求和挑战。为了更好地利用数据资源，数据分析领域不断涌现各种新的算法和技术。关联规则挖掘（AssociationRules）是其中一个热门领域，它通过寻找数据内部的相关性来进行数据分析和预测。关联规则挖掘算法的应用非常广泛，如市场营销中的购物篮分析、医学诊断中的疾病诊断分析等等。
在传统的关联规则挖掘算法中，Apriori算法是一种经典的算法，但是随着数据规模的不断增加和计算资源的有限性，Apriori算法的效率逐渐受到限制。因此，在大数据时代，加速关联规则挖掘算法，提高算法效率成为一项挑战。目前，一种常见的解决方案是在分布式计算平台下进行优化，并行化计算过程。Hadoop平台作为目前最为成熟的开源分布式计算框架，已经被广泛应用于大数据处理领域。因此，将关联规则挖掘算法应用于Hadoop平台上，实现对算法性能的优化和加速，成为必须面对的问题。
本文针对基于Hadoop平台的关联规则挖掘进行研究，提出了一种基于FP-Growth算法的并行改进算法，旨在通过分布式计算方式实现对大数据量下的关联规则挖掘的优化和加速，提高算法效率。
二、相关工作
本文所讨论的工作主要涉及到以下三个方面：
1.关联规则挖掘
关联规则挖掘是数据分析中的一个重要领域。其主要思想是寻找数据内部的相关性，并发现其中隐藏的规律。关联规则通常由两个部分组成，即关联规则的前提和结论。例如，购物篮分析中，一个常见的关联规则可以写作：“购买面包，同样购买黄油的概率很大”，其中，购买面包是关联规则的前提，同样购买黄油是结论。
目前，常用的关联规则挖掘算法主要有Apriori算法、FP-Growth算法、Eclat算法等，其中，Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，但存在效率低、空间复杂度大等问题。FP-Growth算法是一种较优化的算法，具有空间复杂度低、时间复杂度高等优点。在本文中，我们采用FP-Growth算法，在Hadoop平台上进行并行改进。
2.Hadoop平台
随着大数据时代的到来，如何高效地处理大数据成为一项重要的挑战。Hadoop平台是当前最为成熟的分布式计算框架，由Apache组织进行维护。Hadoop平台采用MapReduce模型进行分布式计算，可以将大数据量分割成小文件块在不同计算节点上并行处理，具备良好的可扩展性和容错性等优点。
在Hadoop平台上进行大数据分析有许多优点，如：（1）节约成本——使用廉价的硬件服务器；（2）高可扩展性——分布式数据存储和计算使系统可以很容易地增加节点；（3）容错性——能够处理节点故障，从而避免数据丢失；（4）高并发性——可以有效地加速数据处理速度。
3.并行计算
在传统的关联规则挖掘算法中，计算机性能的限制已经成为了关联规则挖掘算法效率提升的瓶颈。分布式计算可以通过将任务分配到不同节点上，实现任务的并行化处理，进而提高算法的效率和性能。
在关联规则挖掘领域，MapReduce并行计算模型被广泛采用，既能够实现数据的分布式存储和计算，又方便程序的分布式开发和调试，具有很好的开发灵活性和编程易用性。
三、基于Hadoop的FP-Growth关联规则并行改进算法
本文提出一种基于Hadoop的FP-Growth关联规则并行化改进算法，主要涉及以下步骤：
1.数据预处理
首先，对原始数据进行预处理，将原始数据转化为类似于“集合”形式的格式。例如，对于“数据1：{商品1，商品2，商品3}，数据2：{商品2，商品3，商品4}”格式的数据进行处理，转化为“商品1,商品2,商品3；商品2,商品3,商品4”格式的数据。
2.建立FP-Tree
FP-Tree是FP-Growth算法中的核心数据结构，用于存储关联规则项的频次信息。FP-Tree的建立过程主要涉及以下几个步骤：
（1）对于所有数据项按照出现频次从大到小进行排序。
（2）对于每个元素进行项目节点计数，累积每个元素在事务中出现的次数，生成初始项目头表并构建初始的FP-Tree。
（3）遍历所有事务，将记录中的项目进