基于向量的并行关联规则挖掘算法.docx

基于向量的并行关联规则挖掘算法
基于向量的并行关联规则挖掘算法
随着互联网的快速发展，数据的规模、种类和复杂度也越来越大。为了从数据中获取有价值的信息，必须通过数据挖掘技术来处理数据。其中，关联规则挖掘是数据挖掘领域的一项重要技术。关联规则挖掘的目的是在大规模数据中发现各种属性之间的关系，进而帮助用户做出相应的决策。
由于数据量越来越大，传统的串行关联规则挖掘算法已经无法满足快速挖掘数据的需求。因此，研究人员开始探索并行关联规则挖掘算法。本文将介绍一种基于向量的并行关联规则挖掘算法，并简要阐述其主要思路和实现方式。
首先，我们需要了解关联规则挖掘中的一些基本概念。
1.项集：指包含一个或多个属性的集合。
2.支持度：指包含某个项集的记录的比例。
3.置信度：指满足某个项集条件的记录中，同时满足另一个项集条件的记录的比例。
4.关联规则：指两个或多个项集之间的关系。
在传统的关联规则挖掘中，通常采用的是Apriori算法。这个算法首先建立项集的支持度，然后在满足最小支持度的前提下，逐步生成更高阶的项集，最后通过计算置信度，得到所有的关联规则。但是，Apriori算法的计算复杂度非常高，在大规模数据中的运算效率十分低下。因此，需要有效地优化算法以提高挖掘效率。
基于向量的并行关联规则挖掘算法的基本思路是将数据转换为一个向量来进行计算。每个记录都是一个向量，向量的维数等于属性的总数，每个属性的值为0或1，表示该记录是否包含该属性。这种方式既节省了存储空间，也简化了计算过程。
具体实现方式如下：
1.将所有记录转换为向量，并确定每个向量的长度。
2.将向量分成多个块，每个块中包含连续的一组向量。
3.将每个块分配给不同的线程，每个线程分别计算块中的项集支持度。
4.将每个块的计算结果合并，并在满足最小支持度的前提下，生成更高阶的项集。
5.计算所有项集的置信度，得到所有的关联规则。
与传统的串行算法相比，基于向量的并行关联规则挖掘算法具有以下优点：
1.减少了内存开销，节省了存储空间。
2.减少了通信开销，加快了计算速度。
3.易于实现并行计算，提高挖掘效率。
总之，通过基于向量的并行关联规则挖掘算法，可以大大提高大规模数据中的关联规则挖掘效率，为数据挖掘提供了一种全新的解决方案。