云计算环境下基于MapReduce并行的Apriori算法优化研究.pdfVIP

学兔兔 《自动化与仪器仪表}2014年7期(总第 177期) 云计算环境下基 于MapReduce并行的Apriori算法优化研 究 李 莉 (西安 工程 大学计 算机科 学学院 西安 ，710043) 摘 要 ：根据 MapReduce模型并行运行实现的特点 ，针对可扩展性差的传统Apriori的特点和传统 Apriori算法 ，采用了 “云”强大的廉价计算处理方式和关联规则挖掘算法 ，改进提高 Apriori算法的运 算效率 。通过改进在云计算环境 下MapReduce编程框 架 ，并且结合 验证 MR—Apriori算法 的实验为基 础 ，这对传统意义上 的Apriori算法在数据挖掘过程中所 出现的客观问题进行处理 ，从而真正意义上的 完成 了本文研究的基于 MapReduce并行的Apriori算法 的扩展性提升的 目标 ，并且表 明了元计算技术结 合关联规则挖掘算法的可能性 。 关键词 ：云计算 ；MapReduce模型 ；Apriori算法 ；关联规则 DOI编码 ：doi：10．3969／j．issn．1001—9227．2014．07．001 Abstract：Based on thecharacteristics ofMapReduce model running inparallel，considerpoor scalability characteristicsconventional of andAprioritraditional algorithm，this paperadoptes a”cloud”ofcheap comput- ingpower handling andassociation rule miningalgorithm，Improves Apriori algorithmto improve operational efficiency．By improving the environment in the cloud MapReduce programm ing framework，and combined withMR—Apriori algorithm validation experiments，MR-Apriori algorithm forparallelimprovements，the tradi— tional Apriori tional mining resolveto theproblems encountered，implemented basedon MapReduce Aprioriparallel algorithm highlyis scalable，and shows the element technology combined with the likelihood ofassociation rulemining algorithm． Keywords：Cloud Computing；MapReduce Model；Apriori Algorithm；Association Rules 中图分 类号 ：TP33 文献标 识码 ：A 文章编 号 ：1001—9227(2014)07—0001—04 0 引 言 法 最有 效 。 随着我 国互联网事 业的进一步发展和计算机技 术 水平 的整 体 提升 ，云 计 算将 会 成 为 分布 式 计 算 未 1