基于改进Apriori算法的大数据AR挖掘仿真
Big Data Association Rule Mining Simulation Based on ImprovedAprioriAlgorithm作者机构:贵州民族大学贵州贵阳550025 贵州大学贵州贵阳550025
出 版 物:《计算机仿真》 (Computer Simulation)
年 卷 期:2023年第40卷第7期
页 面:509-513页
学科分类:08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术]
摘 要:针对传统方法存在的数据挖掘结果准确率不高和数据处理平台响应时间较长的问题,提出基于改进Apriori算法的大数据关联规则挖掘方法。建立一个基于云计算技术的数据处理平台,平台以基础设施层和数据信息层的数据采集与数据存储为基础,然后借助业务逻辑层实现数据清洗、挖掘以及分析,数据清洗过程可实现数据降噪与标准化处理。根据数据处理平台的数据处理结果,利用Map Reduce编程模型优化Apriori数据挖掘算法,对清洗后的数据进行关联规则挖掘,提升数据关联规则挖掘的效率。最后再通过设计的数据处理平台利用应用接口连接业务逻辑层与服务层,并通过展示层向用户层提供数据分析结果。以旅游数据为例进行仿真分析,结果表明该算法能够为用户提供准确的数据,并且平台的响应速度较快。