%0 Journal Article %A 程广 %A 王晓峰 %T 基于MapReduce的并行关联规则增量更新算法 %D 2016 %R 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.02.004 %J 计算机工程 %P 21-25,32 %V 42 %N 2 %X 为解决传统关联规则挖掘算法在大数据环境下运行效率较低的问题,基于频繁模式增长(FP-growth)算法,提出一种面向大数据的并行关联规则增量更新算法。利用MapReduce编程模型与云计算平台,对FP-growth算法各步骤进行并行化处理。在增量更新挖掘过程中,使用已有 的频繁项集和1-项集对新增事务集构建频繁模式树,通过扫描原始事务数据库完成频繁项集的更新。实验结果表明,与传统关联规则挖掘算法相比,该算法具有更高的挖掘效率和扩展性,适用于海量数据的关联规则增量挖掘。 %U http://www.ecice06.com/CN/10.3969/j.issn.1000-3428.2016.02.004