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aprioritid算法的MapReduce并行化实现

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微型机与应用 2015年第24期34卷 22-24,27页

作者：周国军梁燕红唐微玉林师范学院数学与信息科学学院广西玉林537000

为解决aprioritid算法对大数据执行效率不高的问题,根据Hadoop平台的MapReduce模型,分析了aprioritid算法的并行化方法,给出了并行化的主要步骤和Map、Reduce函数的描述。与串行的aprioritid算法相比,并行算法利用了多个节点的计算能力... 详细信息

为解决aprioritid算法对大数据执行效率不高的问题,根据Hadoop平台的MapReduce模型,分析了aprioritid算法的并行化方法,给出了并行化的主要步骤和Map、Reduce函数的描述。与串行的aprioritid算法相比,并行算法利用了多个节点的计算能力,缩短了从大数据集中挖掘关联规则的时间。对并行算法的性能进行了测试,实验结果表明,并行aprioritid算法具有较高的执行效率和较好的可扩展性。

关键词： aprioritid算法 MapReduce Hadoop 关联规则

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一种改进的aprioritid算法

沈阳工业大学学报 2016年第3期38卷 314-318页

作者：张伟科沈阳理工大学理学院沈阳110159

针对经典Apriori算法多次扫描数据库产生I/O负载影响运行效率等问题,在对Apriori算法的原理及其相关改进算法研究的基础上,提出了一种基于压缩集的改进Apriori算法,即Apriori Tid_M算法.通过有效的裁剪方法减少无效项集的产生,减少候选... 详细信息

针对经典Apriori算法多次扫描数据库产生I/O负载影响运行效率等问题,在对Apriori算法的原理及其相关改进算法研究的基础上,提出了一种基于压缩集的改进Apriori算法,即Apriori Tid_M算法.通过有效的裁剪方法减少无效项集的产生,减少候选项集的数量,从而提高算法的效率.仿真实验表明,在支持度相同但数据量不同,以及数据量相同但支持度不同这两种条件下,Apriori Tid_M算法在性能上和运算时间上都比Apriori算法有很大程度的改善.

关键词： Apriori算法 aprioritid算法 aprioritid_M算法关联规则置信度项集支持度性能

关联规则挖掘aprioritid算法的改进

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计算机应用 2005年第5期25卷 979-981页

作者：彭仪普熊拥军武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 中南大学铁道学院湖南长沙410075

提出了一种将aprioritid算法与事务压缩和项目压缩相结合的改进算法。该算法中候选项目集及支持度计算是在每条事务压缩后通过联接产生,候选项目集采用关键字识别,省去了aprioritid算法中的剪枝和字符串模式匹配步骤。实验结果表明,改... 详细信息

提出了一种将aprioritid算法与事务压缩和项目压缩相结合的改进算法。该算法中候选项目集及支持度计算是在每条事务压缩后通过联接产生,候选项目集采用关键字识别,省去了aprioritid算法中的剪枝和字符串模式匹配步骤。实验结果表明,改进的算法执行效率明显优于aprioritid算法。

关键词：数据挖掘关联规则 aprioritid算法事务压缩项目压缩

挖掘关联规则中aprioritid算法的改进

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计算机工程与应用 2007年第7期43卷 188-190,197页

作者：高杰李绍军钱锋华东理工大学自动化系上海200237

针对Apriori和aprioritid算法中存在的项集生成瓶颈问题,提出了一种基于事务集压缩、候选项集压缩和支持度布尔矩阵的改进aprioritid算法。该算法中通过删去不必比较的事务来有效缩减数据集;优化频繁项集的自连接方式来减少生成的候选... 详细信息

针对Apriori和aprioritid算法中存在的项集生成瓶颈问题,提出了一种基于事务集压缩、候选项集压缩和支持度布尔矩阵的改进aprioritid算法。该算法中通过删去不必比较的事务来有效缩减数据集;优化频繁项集的自连接方式来减少生成的候选项集个数;使用支持度布尔矩阵来加快候选项集的验证速度。实验结果表明改进算法确实能有效减少相关计算量,比已有算法执行效率明显提高,同时验证了该算法在旋转机械故障诊断中的有效性。

关键词：数据挖掘关联规则 aprioritid算法频繁项集

关联规则挖掘的aprioritid算法的改进

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烟台大学学报（自然科学与工程版） 2003年第4期16卷 261-264页

作者：贺利坚陈立潮刘爽英烟台大学计算机科学与技术学院山东烟台264005 华北工学院计算机科学与技术系山西太原030051

关联规则挖掘是数据挖掘中常见的一种形式,高效地找出频繁项目集是关联规则挖掘的中心问题.文章在分析生成频繁项目集的aprioritid算法的基础上,指出了算法中存在由于项目的重复存储而使数据量偏大的问题,提出并证明了“C_(k-1)中支持... 详细信息

关联规则挖掘是数据挖掘中常见的一种形式,高效地找出频繁项目集是关联规则挖掘的中心问题.文章在分析生成频繁项目集的aprioritid算法的基础上,指出了算法中存在由于项目的重复存储而使数据量偏大的问题,提出并证明了“C_(k-1)中支持率小于minsupport的项目集在C_(k-1)中是无用的”的定理,并以此为依据改进了算法.实验表明,改进算法在缩小数据规模方面是行之有效的。

关键词：关联规则挖掘 aprioritid算法算法改进数据挖掘频繁项目集

挖掘关联规则中aprioritid算法的改进

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山东师范大学学报（自然科学版） 2005年第4期20卷 20-22页

作者：盛立刘希玉高明山东师范大学信息管理学院济南250014

在aprioritid算法的基础上提出了两点改进:一是利用压缩的候选项集代替数据库D,减少了数据量;二是根据优化的频繁k-1项集L′k-1来生成候选项目集Ck,避免了不必要的组合.实验证明,改进算法在缩小数据库规模方面是行之有效的.

关键词：数据挖掘关联规则 aprioritid算法

改进的aprioritid算法在试卷质量评估中的应用

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西南科技大学学报 2008年第2期23卷 88-91页

作者：周巧临黄敏西南科技大学计算机学院四川绵阳621010 西南科技大学网络信息中心四川绵阳621010

在试卷质量评估中结合定量和定性分析,探讨了如何利用数据挖掘方法中的关联规则算法对学生成绩数据进行关联规则挖掘,并引入改进的Apriori Tid算法来分析试卷各项定量评价指标与总体定性评价之间的关系。结果表明改进的Apriori Tid算法... 详细信息

在试卷质量评估中结合定量和定性分析,探讨了如何利用数据挖掘方法中的关联规则算法对学生成绩数据进行关联规则挖掘,并引入改进的Apriori Tid算法来分析试卷各项定量评价指标与总体定性评价之间的关系。结果表明改进的Apriori Tid算法能对试卷质量作出科学的分析且具有较高的效率。

关键词：关联规则 aprioritid算法试卷质量评估

基于散列的关联规则aprioritid改进算法

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计算机工程 2008年第5期34卷 60-62页

作者：俞燕燕李绍滋厦门大学计算机科学系

发现频繁项集是关联规则挖掘应用的关键,针对采用Apriori类的候选项目集生成-检验方法导致候选项目集产生的代价很高问题,该文提出一种基于散列的快速Apriori Tid改进算法,在Apriori Tid算法的基础上采用基于候选项Lk地址的哈希映射方法... 详细信息

发现频繁项集是关联规则挖掘应用的关键,针对采用Apriori类的候选项目集生成-检验方法导致候选项目集产生的代价很高问题,该文提出一种基于散列的快速Apriori Tid改进算法,在Apriori Tid算法的基础上采用基于候选项Lk地址的哈希映射方法,提高了算法的执行效率。

关键词：关联规则频繁项目集 aprioritid算法散列

aprioritid挖掘频繁项集算法的改进

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计算机应用与软件 2010年第3期27卷 234-236页

作者：兰聪花刘洋唐占红兰州工业高等专科电子信息工程系甘肃兰州730050 西北民族大学现代教育技术学院甘肃兰州730030

针对aprioritid算法的不足,提出一种新的优化算法Iaprioritid。该算法从事务压缩、项目压缩和散列技术等方面对aprioritid算法进行优化,提高了算法的效率。对aprioritid算法中引入的C′k进行事务压缩和项目压缩,减少C′k中的数据量,提... 详细信息

针对aprioritid算法的不足,提出一种新的优化算法Iaprioritid。该算法从事务压缩、项目压缩和散列技术等方面对aprioritid算法进行优化,提高了算法的效率。对aprioritid算法中引入的C′k进行事务压缩和项目压缩,减少C′k中的数据量,提高扫描效率,应用散列技术优化产生频繁-2项集。最后实验证明了该算法的有效性。

关键词：频繁项集 aprioritid算法事务压缩项目压缩散列结构