一種基于Spark框架的并行FP-Growth挖掘算法
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標(biāo)簽：FP-growth(6936)SPARK(19784)
Apriori和FPGrowth算法是頻繁模式挖掘中的經(jīng)典算法，由于Apriori存在更多缺陷，因此FPGrowth是單機計算環(huán)境下比較高效的算法。然而，對于非并行計算在大數(shù)據(jù)時代遇到的瓶頸，提出一種基于事務(wù)中項間聯(lián)通權(quán)重矩陣的負(fù)載平衡并行頻繁模式增長算法CWBPFP。算法在Spark框架上實現(xiàn)并行計算，數(shù)據(jù)分組時利用負(fù)載均衡策略，存入分組的數(shù)據(jù)是相應(yīng)頻繁項的編碼。每個工作節(jié)點將分組數(shù)據(jù)中每一個事物中項的聯(lián)通信息存入一個下三角聯(lián)通權(quán)重矩陣中，使用被約束子樹來加快每個工作節(jié)點挖掘頻繁模式時創(chuàng)建條件FPtree的速度，再用聯(lián)通權(quán)重矩陣避免每次挖掘分組中頻繁模式時對條件模式基的第一次掃描。由于聯(lián)通權(quán)重矩陣和被約束子樹的結(jié)合應(yīng)用于每一個工作節(jié)點的FPtree挖掘過程，因此提升了并行挖掘FPtree性能。通過實驗表明，所提出的并行算法對大的數(shù)據(jù)有較高性能和可擴展性。
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