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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平臺的并行仳FP_ growth關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法。首先，利用Spark平臺在分布式系統(tǒng)中的所有節(jié)點的內(nèi)存RDD中完成遍歷掃描運算，得到頻繁集，以便生成 FP Table并更新FP_Tree然后，引入時間序列來預測待挖掘的項目集，以便實現(xiàn)分布式系統(tǒng)中的所有節(jié)點能夠均衡分擔挖掘任務，從而充分利用各節(jié)點的FP_Tre遍歷功能，獲取FP_ growth關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果。實驗結(jié)果顯示，相比單機情況，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)點遍歷仼務的分配更均衡，并行化程度更高。
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