一种新的基于FP_Growth的频繁项目集并行挖掘算法

• 作者: 吉根林 孙鸿艳
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 频繁项目集 关联规则 FP_Growth Hadoop Map/Reduce
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 19-24
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.11
• 字数: 3177字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4616.2016.04.005

摘要

频繁项目集挖掘用于发现项目之间的关联规则.为了高效求解面向大数据的频繁项目集,本文提出一种新的基于HP_Growth的频繁项目集并行挖掘算法NPFP_Growth(New Parallel algorithm based on FP_Growth),该算法对频繁模式树的存储结构进行改进,基于Map/Reduce并行计算模型,利用HDFS实现数据存储,在各自计算节点上构造局部频繁模式树,求解该局部频繁模式树中每个分支的最长全局频繁项目集;对于全局非频繁项目集,计算其支持数,发送至相应计算节点进行支持度统计,从而以较为简单的算法实现频繁项目集并行挖掘.实验表明,NPFP_Growth算法具有较高的计算效率和良好的可伸缩性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吉根林	南京师范大学计算机科学与技术学院	138	2757	22.0	50.0
2	孙鸿艳	南京师范大学计算机科学与技术学院	3	19	2.0	3.0