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為了提髙關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘效率’文中提出了一種適用于 Spark平臺(tái)的并行仳FP_ growth關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法。首先，利用Spark平臺(tái)在分布式系統(tǒng)中的所有節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存RDD中完成遍歷掃描運(yùn)算，得到頻繁集，以便生成 FP Table并更新FP_Tree然后，引入時(shí)間序列來預(yù)測(cè)待挖掘的項(xiàng)目集，以便實(shí)現(xiàn)分布式系統(tǒng)中的所有節(jié)點(diǎn)能夠均衡分擔(dān)挖掘任務(wù)，從而充分利用各節(jié)點(diǎn)的FP_Tre遍歷功能，獲取FP_ growth關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相比單機(jī)情況，并行化FP_ growth關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在效率方面提高了約60%。經(jīng)過負(fù)載均衡處理后的 FP growth關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率更高，提髙了約14%，這說明各節(jié)點(diǎn)遍歷仼務(wù)的分配更均衡，并行化程度更高。
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