文档介绍：该【面向海量数据的关联规则挖掘算法研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【面向海量数据的关联规则挖掘算法研究的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。面向海量数据的关联规则挖掘算法研究的综述报告随着互联网和计算技术的发展,海量数据的存储和处理成为了一项重要的挑战。在这样的背景下,在大数据时代,关联规则挖掘成为了数据挖掘领域的重要研究方向。关联规则挖掘(associationrulemining)指探究一组数据中项之间的相互关系,在事务之间挖掘出一些共有的模式,并且按照支持度和置信度等指标来描述这些关联规则的强度和置信程度。这些规则可以在各种领域中应用,例如推荐系统、购物篮分析、医疗诊断、市场分析等。然而,如何高效地处理海量数据是当前面向海量数据的关联规则挖掘需要解决的问题之一。本文将综述目前面向海量数据的关联规则挖掘算法的研究现状和存在的问题。首先介绍关联规则挖掘的常用算法:Apriori算法和FP-Growth算法。Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则挖掘算法,算法的核心思想是利用先验知识和剪枝策略来减少搜索空间,并通过扫描数据库和逐步筛选来生成频繁项集和关联规则。Apriori算法的主要优点是简单易用,但它需要对数据集进行多次扫描,而且在频繁项集数量较多时其效率较低。为了解决Apriori算法的效率问题,FP-Growth算法被提出。FP-Growth算法是一种基于FP树的高效关联规则挖掘算法,该算法通过扫描数据集只构建一棵FP树,并利用挖掘FP树的思想来生成频繁项集和关联规则。与Apriori算法相比,FP-Growth算法更适用于稠密数据集,且不需要对数据集进行多次扫描,其运行速度较快。虽然FP-Growth算法已经被证明是一个高效的关联规则挖掘算法,但它的内存消耗较大,在处理海量数据时可能会遭遇资源限制的问题。为了解决海量数据下的关联规则挖掘问题,研究人员提出了许多新的算法和技术。其中一种常见的方法是将关联规则挖掘分布式实现,通过将数据集分布到多个计算节点上,在不同计算节点之间共享负载和并行计算来提高算法的效率。MapReduce是一个常用的分布式计算框架,已经被广泛应用于海量数据处理,因此MapReduce成为了处理海量数据下的关联规则挖掘算法的常见选择。例如,MapReduce算法实现了High-UtilityItemsets(HUI-MR),以解决海量数据下的高效关联规则挖掘问题。HUI-MR算法将高效挖掘频繁项集的思想扩展到了高效挖掘高效用途项集的问题上。同时,如果在大规模数据集中,则需要考虑单个计算节点内存的限制。Soliman等人提出了一种实现贪心算法的合并思想,通过并行处理来降低开销,并将贪心算法扩展到查找最大频繁项集和关联规则中。基于这种方法,Propolis算法被提出,它提供了高效的分布式关联规则挖掘方案,并且在大规模数据下具有显著的提高效率。在面向海量数据的关联规则挖掘中,还存在一些问题和挑战。例如,如何处理大型数据集上的频繁集计数问题,如何在大数据环境下实现高效的规则发现,以及如何扩展关联规则挖掘任务以发现重要的关联模式等问题。在未来的研究中,面向海量数据的关联规则挖掘算法仍然有很大的研究空间,将需要探索更高效和更准确的关联规则挖掘算法,为数据挖掘应用提供有效的支持。