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[PDF]基于MapReduce的并行关联规则算法在社区分析中的应用研究

[日期:2015-05-17] 来源:中国知网  作者:崔磊 [字体: ]

基于MapReduce的并行关联规则算法在社区分析中的应用研究

河北工程大学 崔磊

云计算技术以其在海量数据处理时安全可靠性强,可以动态扩充存储和计算能力等天然优势。若能将关联规则挖掘算法针对“云模式”进行相应的改进,并部署到云计算平台上,进而寻找解决网络社区中海量数据挖掘难题的新方法。本文针对传统的Apriori关联规则算法在海量数据处理时的弊端进行算法分析,结合开源Hadoop平台在集群中表现出来的强大优势,设计并实现了基于MapReduce框架下的AprioriTid-Partition算法。最后对AprioriTid-Partition算法进行了数据对比实验和加速比测试,得到性能良好算法的同时进一步将其应用到海量社区数据的分析中。通过验证,该算法对社区中海量数据的处理效率相比传统关联规则算法有明显的提升,并表现出了良好的扩展性和加速比。


基于MapReduce的并行关联规则算法在社区分析中的应用研究

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