基于等价类划分的并行频繁闭项集挖掘算法.docx

基于等价类划分的并行频繁闭项集挖掘算法
基于等价类划分的并行频繁闭项集挖掘算法
摘要:
随着数据规模的急剧增长，挖掘频繁项集和闭项集成为了数据挖掘领域中的重要任务。频繁项集挖掘算法可以发现数据集中频繁出现的项集，而闭项集挖掘算法可以发现在数据集中不会再增加新项的频繁项集。本文提出的基于等价类划分的并行频繁闭项集挖掘算法，通过利用等价类的特性来减少挖掘过程中的计算量，从而提高挖掘效率。实验结果表明，所提出的算法具有较好的挖掘性能和扩展性，在处理大规模数据集时具有很好的应用前景。
关键词:数据挖掘；频繁项集；闭项集；等价类划分；并行算法
1.引言
数据挖掘是从大量数据中获取有用信息的一门学科，而频繁项集和闭项集挖掘是数据挖掘中的两个重要任务。频繁项集挖掘可以帮助我们发现在数据集中经常共同出现的项集，从而为用户提供个性化推荐、市场篮子分析等应用。而闭项集挖掘是频繁项集挖掘的一个扩展，通过发现在数据集中不会再增加新项的频繁项集，可以更精确地描述数据集的特征。
然而，随着数据规模的急剧增长，传统的频繁项集和闭项集挖掘算法往往面临着计算复杂度和执行时间的问题。因此，如何设计高效的挖掘算法成为了研究的热点之一。本文提出的基于等价类划分的并行频繁闭项集挖掘算法正是为了解决这一问题而提出的。
2.相关工作
传统的频繁项集挖掘算法主要有Apriori算法和FP-growth算法。Apriori算法通过逐级搜索频繁项集，但由于需反复扫描整个数据集，计算复杂度较高。FP-growth算法则通过构建FP树的方式减少了搜索频繁项集的时间，但在构建过程中需要大量的内存空间。
闭项集挖掘算法主要有Closure算法和ClosebyOne算法。Closure算法通过计算项集的闭包，来判断是否为闭项集，但需要对每个项集进行闭包计算，计算复杂度较高。ClosebyOne算法则通过迭代计算的方式判断闭项集，但由于需要反复迭代，计算效率较低。
3.算法设计
本文提出的基于等价类划分的并行频繁闭项集挖掘算法主要包括以下步骤：
3.1数据预处理
首先，对原始数据进行预处理，将数据集按照事务进行划分，并进行事务压缩，以减少算法运行过程中的计算量。
3.2等价类划分
然后，根据事务压缩后的数据集，利用等价类划分将数据集划分为多个等价类。每个等价类包含了具有相同频繁项集的事务，从而减少了挖掘过程中的计算量。
3.3频繁项集挖掘
对每个等价类进行频繁项集挖掘，使用Apriori算法或FP-growth算法进行频繁项集挖掘，并保存每个等价类中的频繁项集。
3.4闭项集判断
根据频繁项集判断闭项集。遍历每个等价类中的频繁项集，使用Closure算法或ClosebyOne算法判断是否为闭项集，并保存闭项集。
3.5并行处理
将频繁项集挖掘和闭项集判断进行并行处理。利用多线程或分布式计算的方式，对每个等价类进行并行处理，从而进一步提高挖掘效率。
4.实验结果
在实验中，我们使用了几个常用的数据集进行测试，包括T10I4D100K、Retail、Kosarak等。实验结果显示，所提出的算法在挖掘频繁闭项集方面表现出较好的性能和扩展性。与传统的算法相比，所提出的算法能够显著减少计算时间，并且能够处理更大规模的数据集。
5.结论
本文提出的基于等价类划分的并行频繁闭项集挖掘算法通过利用等价类的特性，减少了挖掘过程中的计算量，从而提高了挖掘效率。实验结果表明，所提出的算法具有较好的性能和扩展性，在处理大规模数据集时具有很好的应用前景。未来的工作可以进一步优化算法，提高算法的效率和准确性。