文件名称：论文研究-IABS：一个基于Spark的Apriori改进算法.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 15:23:02
Apriori算法,频繁项集,存储结构转换,Spark,内存计算
Apriori算法是关联规则挖掘中最经典的算法之一，其核心问题是频繁项集的获取。针对经典Apriori算法存在的需多次遍历事务数据库及需产生候选项集等问题，首先通过转换存储结构、消除候选集产生过程等方法对Apriori算法进行优化；同时，随着大数据时代的到来，数据量与日俱增，传统算法面临巨大挑战，将优化的Apriori与Spark相结合，充分利用Spark的内存计算、弹性分布式数据集等优势，提出了IABS（improved Apriori algorithm based on Spark）。通过与已有的同类算法进行比较，IABS的数据可扩展性和节点可扩展性得以验证，并且在多种数据集上平均获得了23.88%的性能提升，尤其随着数据量的增长，性能提升更加明显。