关于利用云计算MapReduce改进并行关联规则算法的研究.docx

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简介：
本文档探讨了如何通过应用云计算中的MapReduce技术来优化和加速传统的并行关联规则算法，以提高数据挖掘效率。本段落探讨了基于云计算MapReduce的并行关联规则算法改进方法。传统的Apriori关联规则算法在处理数据时需要多次扫描数据库，并且会产生大量的I/O开销，难以应对节点失效和负载均衡问题。相比之下，在云环境下使用MapReduce模型可以有效解决这些问题。因此，本研究对传统Apriori算法进行了优化，并将其移植到Hadoop平台上运行，提出了一种基于MapReduce的高效并行数据挖掘方法，能够处理大规模的数据集。通过实验验证了该算法的有效性。关键词：云计算、数据挖掘、MapReduce、关联规则算法

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关于利用云计算MapReduce改进并行关联规则算法的研究.docx

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本文档探讨了如何通过应用云计算中的MapReduce技术来优化和加速传统的并行关联规则算法，以提高数据挖掘效率。本段落探讨了基于云计算MapReduce的并行关联规则算法改进方法。传统的Apriori关联规则算法在处理数据时需要多次扫描数据库，并且会产生大量的I/O开销，难以应对节点失效和负载均衡问题。相比之下，在云环境下使用MapReduce模型可以有效解决这些问题。因此，本研究对传统Apriori算法进行了优化，并将其移植到Hadoop平台上运行，提出了一种基于MapReduce的高效并行数据挖掘方法，能够处理大规模的数据集。通过实验验证了该算法的有效性。关键词：云计算、数据挖掘、MapReduce、关联规则算法

关于改进Apriori关联规则算法的二分法研究

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本研究探讨了对Apriori关联规则算法进行优化的方法，通过引入二分法技术来提高其效率和准确性，为数据挖掘领域提供了新的思路。经典Apriori算法通过逐层迭代的方式生成候选项集，导致其效率不高。为解决这一问题，提出了一种基于二分法的改进关联规则算法——Dichotomy Apriori算法（简称D_Apriori算法）。该算法利用逐步逼近的思想越级产生频繁K-项集，并引入二分法获取每次需要生成频繁项集中集合的长度。此外，通过结合排列算法或取并集算法直接生成频繁K-项集。算例分析和实验验证表明，在数据量、支持度以及事物长度不同的情况下，改进后的D_Apriori算法能够有效减少频繁项集的迭代次数及运算时间，并使平均效率至少提高12%。

Apriori算法的改进及在关联规则挖掘中的应用研究

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本文探讨了Apriori算法的优化方法，并分析其在数据挖掘中发现商品间关联规则的应用效果，为提升算法效率提供了新思路。关于Apriori算法的改进及其应用研究对于初学者来说非常有帮助。这段内容探讨了如何优化关联规则挖掘中的Apriori算法，并分析其实际应用场景，为学习者提供了宝贵的指导和参考。

关于改进LDA算法的规则化研究论文.pdf

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本论文探讨了对LDA（潜在狄利克雷分配）模型进行规则化的改进方法，旨在优化主题建模的效果和效率。通过引入新的正则化技术，增强了模型在文本数据分析中的应用潜力。基于规则化的改进LDA算法由郭礼华提出。由于线性鉴别分析（LDA）可以从高维特征空间中选择强鉴别属性的低维子空间，因此这项技术已经被广泛应用于许多科学工程领域。本段落针对这一方法进行了研究和改进。

关于Apriori和FP-growth算法的关联规则研究.ipynb

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本研究通过Python的Jupyter Notebook平台，深入探讨了Apriori与FP-growth两种经典频繁项集挖掘算法在关联规则发现中的应用及其性能比较。基于关联规则的Apriori和FP-growth算法是一种常用的数据挖掘技术，用于发现大量交易数据中的频繁项集，并从中提取有用的关联规则。这两种方法在市场篮子分析、推荐系统等领域有着广泛的应用。 Apriori算法通过生成候选集并检查其是否为频繁模式来工作，而FP-growth则采用了一种更高效的压缩树结构（FP-tree）存储事务数据库的信息，直接从该数据结构中挖掘频繁项集。相比而言，FP-growth在处理大规模和高维度的数据时表现更为优越。这篇文章将详细介绍这两种算法的工作原理、实现步骤以及如何使用Python进行实践操作。通过比较它们的性能差异和应用场景的不同需求，读者可以更好地理解这些技术的优点与局限性，并为自己的项目选择最合适的解决方案。

Apriori.rar_关联规则_Apriori关联规则挖掘_关联规则算法

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本资源提供Apriori算法用于数据挖掘中的关联规则分析，适用于研究和学习关联规则与市场篮子模型的应用。关联规则挖掘是一种数据分析方法，Apriori算法是其中一种常用的算法。这里可以包括对Apriori算法的测试以验证其性能和效果。

关于关联规则挖掘算法的论文研究综述.pdf

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本文为一篇关于关联规则挖掘算法的研究综述性文章，详细回顾了该领域内多种经典和新兴的关联规则挖掘方法，并探讨其在不同应用场景中的表现与局限。关联规则挖掘是数据挖掘的重要研究领域之一。本段落首先全面介绍关联规则的基本概念，包括项目、交易、支持度、置信度等，并随后进行进一步的阐述。

论文研究——改进滑动窗口下的关联规则更新算法.pdf

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本文探讨了在动态数据环境下改进滑动窗口技术以优化关联规则的实时更新方法。通过分析现有算法的局限性，提出了一种新的高效更新策略，旨在减少计算复杂度并提高推荐系统的准确性与响应速度。基于滑动窗口改进的关联规则更新算法提出了一种对Apriori算法的优化方法。作为关联规则领域中的经典算法，Apriori主要关注静态数据问题分析，并没有很好地考虑数据动态变化的特点。目前的关联规则更新技术在这方面存在不足。

关于网格与云平台中关联规则挖掘算法对比的研究论文

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本文旨在探讨和比较在网格计算及云端环境中用于数据挖掘的关联规则算法的表现差异。通过理论分析与实验验证，评估不同环境下算法的有效性和效率，为选择适用于特定场景的数据挖掘技术提供参考依据。由于涉及数据密集型和计算密集型特性，关联规则挖掘是一个耗时的过程。为了处理大量数据并提升现有顺序关联规则挖掘算法的可扩展性和性能，开发了并行与分布式算法。然而，传统的这些方法主要基于同构平台，在网格、云等异质平台上表现不佳。这需要设计新的算法来优化良好的数据集分区和分布策略以及负载均衡技术，并解决这类系统中处理器间通信及同步的问题。作为新兴的分布式数据处理平台，网格和云计算环境已经催生了多种关联规则挖掘算法的研究成果。本段落综述了这些基于异构计算资源的关联规则挖掘方法，并概述了相关分布式系统的架构特点。我们根据数据局部性、编程范式、容错机制、通信成本以及对数据集的分区与分布策略，对比分析在不同体系结构上开发出的各种关联规则挖掘算法。尽管本段落未涵盖所有现有技术，但对于从事此领域研究的新学者而言仍具有很高的参考价值。

数据挖掘实验——关联规则算法探究.docx

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本文档探讨了通过数据挖掘技术中的关联规则算法进行模式识别和数据分析的方法，旨在提升对大规模数据集的理解与应用能力。大数据技术-关联规则算法实验.docx 文档主要探讨了如何利用大数据技术进行关联规则的分析与挖掘，通过具体的实验步骤来展示该算法的应用过程及其在实际问题中的价值。文档内容涵盖了数据预处理、模型构建以及结果评估等关键环节，并提供了详细的代码示例和数据分析报告，帮助读者更好地理解并掌握关联规则算法的核心思想和技术细节。