基于分布式数据挖掘方法的研究与应用
基于云计算的分布式数据挖掘系统设计研究
基于云计算的分布式数据挖掘系统设计研究李艳红【摘要】在深入分析数据挖掘需求基础上,基于云计算环境,提出一个分布式数据挖掘系统设方案.通过充分考虑系统用户需求及数据挖掘特点,制定系统的总体架构,即:业务应用层、服务中间层、基础能力支持层,接着,提出各层实现细节,确保有效开展数据挖掘和分析工作.最后,对系统延迟性和吞吐量展开测试,测试结果表明,所设计系统平均查询延迟时间是2.43 s,表明延迟性、吞吐量均能达到实际要求,有利于提升数据挖掘工作的高效率、准确性.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2019(027)011【总页数】5页(P141-145)【关键词】云计算;分布式;数据挖掘系统;设计【作者】李艳红【作者单位】西安外事学院陕西西安710077【正文语种】中文【中图分类】TP311.14在传统模式下，信息技术运用模式主要是自给自足，在云计算中，主要是专业分工、协同配合。
此外，云计算能够根据用户的需求，进行动态配置和扩展，提供满足不同用户需求的服务。
在现代云计算、社交网络、移动通信互联网及数据自动收集技术不断发展过程中，数据量也呈爆发式的增长。
美国互联网数据中心通过研究表示，世界中所产生的数据大概呈着50%左右的速度增长，每隔两年翻一倍，且大部分数据都是最近几年所产生的，大数据时代已经到来[1]。
因此，云计算则成为未来海量数据处理的主要趋势。
在云计算背景下进行数据挖掘，并对数据信息特征提取和开采的技术受到更多人的重视。
基于此，本文提出依托云计算分布式数据挖掘系统的设计，并对所设计系统展开性能测试，得到较好的应用效果。
1 概述云计算服务模式云计算的服务模式具体划分如下，分别是平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、基础设施即服务（IaaS），如图1所示。
基础设施即服务是云服务供应商将硬件资源集中起来，根据用户需求提供基础设施服务，比如存储空间、网络组件、处理能力等。
基础设施即服务为云计算提供基础，需要组件大规模计算机集群。
基于分布式系统的关联规则挖掘算法
５１ ・
山 西广 播 电视 大 学 学 报
２ １ 年 第 ６期 ０１
一
Ｌ Ｐ Ｄ ＬＰ Ｕ ，Ｆ Ｍ— Ｐ ，它们都具有相似的结构但具有不同的
个元素。这说明利用定理 ３ 对减少候选数据集 中的数据 ．２
量是很有效的。 在地点 Ｓ 的局部剪枝中，只用到了在 Ｄ ｊ ｉ Ｂ 中得到的局
常重要的，因为这些属性可能被利用来显著减少在挖掘关联 规则时的网络信息传输量。在大数据集与分布式数据库中的
每一次迭代结束时，可以得到候选数据集 ｘ的所有局部剪枝 支持合计数。在一个候选数据集被确认为是全局大的以后，
这些局部剪枝支持合计数都可以在以后的迭代中对候选数据
集进ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ一些全局剪枝。
剪枝算法。Ｆ Ｍ— Ｐ算法只讨论了局部剪枝 ；Ｆ Ｍ—Ｌ Ｐ Ｄ Ｌ Ｄ Ｕ 算法讨论了局部剪枝和上界剪枝；Ｆ Ｍ— Ｐ Ｄ Ｐ 算法讨论 了局
部剪枝和逐点剪枝。 在分布式环境中考察有关大数据集的某些特殊属性是非
部支持合计数对候选集进行剪枝， 事实上，在其他地点得到 的局部剪枝支持合计数也同样可以被用来剪枝。利用一种全 局的剪枝技术来实施这样的剪枝 ， 这种技术的要点如下：在
第 ６期 （ 第 ８ 总 ５期 ）
２１ ０ １年 ｌ １月
山 西 广 播 电 视 大 学 学 报
Ｊ ｕ ａ ｆＳ ａ ｘ ａ ｉ ｏ ｒ ｌ ｈ ｎ ｉＲ ｄ ｏ＆ Ｔ ｎ ｖ ｒ ｎ ｏ Ｖ Ｕ ｉｅ ｓ
Ｎｏ ６ ．
Ｎ Ｖ ２ １ Ｏ． ０ １
摘要 ：分布 式算法具 有高度的适应性 、可伸缩性 、低 性能损耗 和容易连 接等特 性，可 以作为 挖掘 关联规 则的理想平 台。分 布式系统环境 下 实现 高效分 布 式算法 的方 法。数据 挖掘 同关 系数据 库 的关 系，实现算法对数据 库结构 的要求 ，明确在实现 中需要解决 的几个核心 问题 。
基于Hadoop的数据挖掘技术在医疗领域中的应用研究
基于Hadoop的数据挖掘技术在医疗领域中的应用研究随着信息技术的不断发展和普及，医疗领域也正逐渐接受和应用数据挖掘技术。
其中，基于Hadoop的大数据分析技术在医疗领域中的应用尤为突出。
本文将就Hadoop技术在医疗领域中的应用研究进行分析和探讨。
一、Hadoop技术简介Hadoop是一个Apache开源项目，是一个分布式计算平台，能够处理海量数据的存储和分析。
Hadoop平台分两个部分：Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
其中，HDFS 用于存储数据，MapReduce用于数据处理和分析。
Hadoop本身还提供了其他工具和组件，如HBase、ZooKeeper和YARN等，可以实现更为复杂的数据处理和分析任务。
Hadoop技术以其强大的并行计算和存储能力，成为大数据时代的重要工具之一。
二、医疗领域中的Hadoop应用目前，医疗领域中的应用重点在于基于Hadoop的数据挖掘技术。
通过挖掘海量的医疗数据，可以获得更为准确和全面的医疗信息，进而提高诊断、治疗和疾病预测的精确度。
1.垃圾邮件过滤医疗领域中，往往需要进行信息筛选和分类，以去除垃圾邮件和恶意信息。
利用Hadoop平台的MapReduce计算模型，可以进行高效的数据过滤，并对邮件数据进行分类和归档。
2.病患信息分析大规模医疗数据的分析是医疗领域中比较重要的工作之一。
通过Hadoop技术，可以对病患信息进行分类、聚类和关联规则挖掘等操作。
除此之外，医疗数据还可以被用于预测疾病的发生和流行趋势等方面。
3.医疗资源管理在医疗领域中，资源管理是非常重要的。
通过Hadoop技术，可以对医疗资源进行全面、客观和精准的管理。
例如医院的医生、护士、病床等资源的管理，可以通过Hadoop平台实现实时监测和数据分析，定期检查和更新资源，以实现更加高效和科学的资源配置。
4.药品排名与推荐医疗领域中，药品的排名和推荐是比较关键的，涉及广大病患的健康。
基于网格的分布式数据挖掘模型研究
微
处
理
机
Ｎｏ ６ ．
Ｄ ｅ ，０ ｅ ． ２ ０８
ＭＩ ＣＲ０Ｐ Ｒ０Ｃ Ｓ ＥＳ ＯＲＳ
基 于 网格 的分 布式 数 据 挖 掘 模 型研 究
孙 红 梅 胡 明 生 ， ’
（． １郑州师范高等专 科学校软件科学研究所， 郑州４０ ４２华中 ５ ４； ０ ． 科技大学 控制科学与 工程系， 武汉４ ０ ） ３７ ０４ 摘 要 ： 基于网格 的分布式知识发现和挖掘越来越 受到学术 界的重视。分析 了现有的分布 式 数据挖掘系统的不足 ， 提出 了一种基于 Ｏ Ｓ． Ｅ Ｇ ＩＮ Ｔ的分布式数据挖掘的框架模型， 并给 出了该模型
Ａｂ ｔａ ｔ Ｍｏ ｅ ａ ｄ ｍｏ ｅ ａｔｎｉｎ ｉ ｐ ｉ ｏ ｔｅ ｄｓ ｉｕｅ ｎ ｗｌｄ ｅ ｄ ｓｏ ｅｙ ａ ｄ ｄ ｔ ｎｎ ｓｒ ｃ ： ｒ ｎ ｒ ｔ ｔ ｓ ａｄ ｔ ｈ ｉｔ ｂ ｔｄ ｋ ｏ ｅ ｇ ｉ ｖ ｒ ｎ ａａ ｍｉｉｇ ｅ ｏ ｒ ｃ ｂ ｓｄ ｏ ｒ ． Ｔｈｓ ｐ ｐ ｒ ｉｔ ｄ ｃ ｓ ｔｅ ＯＧ Ｉｓ ｅ ｉ ｃ ｔ ｎ， ｅｃ ｂ ｓ ｔｅ ｄ ｓ ｎ ａ ｄ ａｃ ｉ ｃｕ ｅ ｏ ａｅ ｎ ｇｉ ｄ ｉ ａ ｅ ｎｒ ｕ ｅ Ｓ ｐ ｃｆ ａｉ ｄ ｓｒ ｅ ｈ ｅｉ ｎ ｒｈｔ ｔｒ ｆ ｏ ｈ ｉ ｏ ｉ ｇ ｅ ＯＧ Ｉ ＮＥ Ｓ ． Ｔ， ｐ ｔ ｆｒ ａｄ ｓ ｒｉｅ — ｏｉｎｅ ａｃ ｉ ｃｕ ｅ ｏ Ｄｉ ｒ ｕｅ Ｄａａ ｕｓ ｏ ｗ ｒ ａ ｅ ｖｃ ｒｅ ｔｄ ｒ ｈ ｔ ｔｒ ｆｒ ｅ ｓ ｉ ｔｄ ｔｂ ｔ Ｍｉｉｇ ａ ｅ ｏ ｎｎ ｂ ｓｄ ｎ
了大量的数据。通常这些数据是分布的， 自治的 ， 异 构的， 动态 的， 其复杂度也越来越高。很 明显 ， 在这 种资源分布 ， 用户分布 的分布式环境 中进行数据挖
基于XML的Web分布式数据挖掘系统研究
基于XML的Web分布式数据挖掘系统研究作者：魏爽来源：《电脑知识与技术》2013年第13期摘要：在目前很多网站都是基于HTML的，要对Web进行挖掘面临很多困难。
XML的出现给基于Web的数据挖掘带来便利。
利用XML和分布式数据挖掘技术将分布在世界各地的Web数据映射为结构化的数据，建立一个具有基本挖掘功能的分布式挖掘模型，并给出实现方案。
关键词：Web；数据挖掘；分布式；Agent中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）13-2964-03Internet出现以来，以其丰富的资源吸引了大量的用户。
随着计算机和网络技术的发展，Web服务越来受欢迎，Web页面的数量也在以惊人的速度增涨。
而蕴含在这些Web中的知识却没能得到充分的利用。
近年来，数据挖掘与Web的研究成为了两大研究课题，而两者的结合更是构成了一个新的课题，即Web数据挖掘研究。
Internet是一个开放性的全球分布式网络，Web分布在全世界的各个地方，且Web上的资源呈现出多样性、半结构化或非结构化等特点，这都给Web数据挖掘带来了一定的困难。
XML能够将不同来源的数据很容易结合在一起，提供易于使用的数据，为Web数据挖掘带来了新的契机。
结合Web的分布式特性及Web 数据的特点，提出一种基于XML的Web分布式数据挖掘模型。
1 Web数据挖掘技术1.1 Web数据挖掘概念数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们感兴趣的、潜在有用的信息和知识的过程[1，2]。
随着Internet的发展，越来越多的服务和信息通过Web的形式提供给使用者。
这使得Web数据挖掘日益受到重视。
相对在传统的数据库进行数据挖掘而言，Web上的数据挖掘难度较大，体现出以下几个特点：1）半结构化是Web上数据的最大特点。
2）Web上的每一个站点就是一个数据源，每个数据源都是异构的，因而每一站点之间的信息和组织都不一样，这就构成了一个巨大的异构数据库环境。
基于知识网格分布式数据挖掘论文
基于知识网格的分布式数据挖掘摘要：本文在讨论知识网格体系结构的基础上，还讨论了知识网格是如何用于支持分布式数据挖掘。
关键词：分布式数据挖掘；网格计算；网格服务； web服务资源框架中图分类号：tp393.01 文献标识码：a 文章编号：1006-3315(2011)3-172-001一、前言随着科学、工业、商业等领域的发展，出现了大量的tb级甚至pb级的大规模数据集，在这些数据集中包含了大量的对生活、生产、科学研究等具有决策性作用的有用信息，那么如何从这些海量数据中提取信息是人们面临的一个重大的问题。
显然，原先的集中式数据挖掘模式已无法满足人们的需求，这就需要探索出面向分布式数据挖掘的体系结构和工具。
二、知识网格知识网格代表了数据网格的发展，为网格中分布式数据挖掘和抽取提供了高级工具和技术。
知识网格是设计和实现分布式高性能知识发现应用环境的体系架构，用于执行网格中的数据挖掘，进行科学发现，发现有用的商业信息。
三、知识网格体系结构知识网格体系结构是在globus toolkits网格工具集和服务的基础上定义的。
在globus中，知识网格集成局部服务以提供全局服务。
知识网格体系结构保证了数据挖掘工具和底层的网格机制和数据网格服务兼容。
知识网格服务由两层构成：核心知识网格层和高级知识网格层。
1.核心知识网格层1.1知识目录服务(kds)。
该服务扩展了基本的globus元数据目录服务(mds)，负责维护知识网格中数据和工具的描述。
要维护从一个特定数据仓库中挖掘出来的数据是不切实际的，但是维护一个已发现知识的数据库是非常有用的。
这些信息被存放在知识仓库(kbr)中，但是描述它们的元数据仍由kds管理。
kds不仅可用于搜索和访问原始数据，也可以发现原先已发现的知识，以便在数据改变时比较给定挖掘计算的输出，或者以递增的方式应用数据挖掘工具。
1.2资源分配和执行管理服务(raems)。
该服务用于在执行方案和可用资源间查找最佳映射，以满足应用需求(如计算能力、存储能力、主存、数据库、网络带宽和延迟)和网格约束。
基于高性能云的分布式数据挖掘方法
ｏ ｉ ｌｕ ｅｕｔ ｎ ｔ ａａ ｉ ａ ｌ ｏ ｐｏ ｅｓｆｅ ｕ ｎ ｌ ｎ ｏ ｅｐｌｃ ｔｏ ｔｍｏ ｉｇ ｉ． ｉ ｈ ｐ ｃａ ａ ｒｄ ｓｒ ｉｅｓ ｃｕ＇，ｔｉ ａａ ｆｔ ｓｃｏ ｄ ｒｓ ｌ ｉ ｈｅｄ ｔ ｓ ｂｅ ｔ ｒｃ ｓ ｒ ｑ ｅ ｔ ｉ ｎ ａ ｅｗｉ ｕ ｖｎ ｔ Ｗ ｔ ｔｅｓ ｅ ｉｌｌｙｅｅ ｅｖｃ ￣ ｔｌ ｈｓｄ ｔ ｈ ｓ ｙ ｈ ｈ ｅ ｍｉｍｇ ｐ ｒｌ ｌ ｍ ａ ｅ ｓｄ ｏ ｍｉｉｇ ａｇ ｉｔｉｕｅ ｄ ｔ ｅｓ ｏ ｅ ｌｓｅｓ ｃ ｎ ｅ ｔｄ ｎ ａａｌ ｉ ｅ ｓ ｃ ｎ ｂ ｕ ｅ ｆｒ ｎｎ ｌｒｅ ｄｓｒｂ ｔｄ ａａ ｓ ｔ ｖ ｒ ｃｕ ｔｒ ｏ ｎ ｃｅ ｗｉ ｈｇ ｐ ｒｏ ａ ｃ ｗｉｅ ａｅ ｅｗｏ ｋ ． ｔ ｉｈ ｅｆ ｒ ｎ ｅ ｈ ｍ ｄ ｒ ａ ｎ ｔ ｒ ｓ
层结构 ，适用于高性能广域网络连接 的计算机集群所产生的大型分布式数据集的数据挖掘。实验结果表 明，与 Ｈ ｄ ｏ ａｏ ｐ方法相 比，该方法
的性能有显著提高 。
关健词 ：存储云 ；计算云 ；分布 式数据并行处理方法；数据挖掘
Ｄｉｔ ｉ ｕ ｅ ｔ ｉ ｉ ｇＡｐ ｒ ａ ｈ ｗｉｈ Ｈ ｉ ｈ Ｐｅ ｆ ｒ ａ ｃ ｏ ｄ ｓ ｒｂ ｔ ｄ Ｄａ ａ Ｍ ｎ ｎ ｐ ｏ ｃ ｔ ｇ ｒ ｏ ｍ ｎ ｅＣｌ ｕ
Ｇ ＵＩＢｉ ｘ ａ ，Ｈ Ｅ ｉ ｎ ｎｇ－ ｉ ｎｇ Ｊａ
面向数据特征的分布式数据挖掘研究
规 模 数 据 集 进 行 处 理 时 ， 高 数 据 挖 掘 的速 度 。大 量 的 研 究 提 工 作 都 相 应 地 给 出 实 验 的结 果 ，对 所 提 出 的 方 法 的性 能 进 行 了评 估 。 这 些 研 究 的 重 点 大 都 集 中 在 以下 几 个 方 面 ： 据 负 数 荷 的平 衡 ， 问 通 讯 的协 调 ， 间 的 同 步 等 。 将 重 点放 在 计 机 机 并 算 量 最 为 繁 重 的 关 于 规 则 生 成 部 分 的 算 法 并 行 化 上 。 在 ＳＭＤ、 ＭＤ或 Ｓ ＭＤ 方 式 下也 即 是 数 据 并 行 方 式 下 完 成 数 Ｉ ＭＩ Ｐ 据 挖 掘 过 程 。应 该 说对 这 些 方 法 与 技 术 的研 究 ，是 数 据 挖 掘 并 行 化 所 必 须 解 决 的 问 题 ，并且 更 进 一 步 地 可 以说 是 并 行 处 理 本 身所 要 解 决 的 问题 。在 并 行 数 据 挖 掘 过 程 开 始 之 前 ，首 先 要 做 的 一 个 工 作 是对 大 规 模 的 数 据 集 进 行 划 分 ，然 后 从 如 何 合 理 地 分 配 与 调 度 划 分 后 得 到 的 数 据 子 集 ，满 足 并 行 处 理 要 求 而 开 始 并 行 数 据 挖 掘 处 理 的 。一 般 来 说 对 于 数 据 集 进 行
致 的简 约 过 程 。 由 于 某 种 或 某 几 种 属 性 可 以 去 掉 ， 个 过 程 这
１ 分 布 式数 据 挖 掘 的应 用 背 景
随 着 互 联 网 络 的迅 速 发 展 ， 得 大 规 模 并 行 数 据 挖 掘 的 使 方 法 近 年 来 得 到 了 广 泛 的重 视 和 研 究 。 目前 关 于 这 方 面 的 研
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项集的集 合。仿真 实验结果表 明 ， 随着节点数 目的增多 ， 改进算法 比原算法执行时间要短 ， 并且这种优势随着
节点数 目的增 加而扩大 ， 说 明在异构集群环境下 ， Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ模型 的 Ａ ｐ ｉ ｆ ｏ ｉ算法能够 提高关联规则挖 掘的执 ｆ
行效率 。将改进的分布式关 联规则算 法在 分布式教育决 策支持系统 中应用 ， 通过对实 际数 据的挖掘 ， 证明 了
Ｖ０ １ ． ３ ５ Ｎｏ ．１ Ｆ ｅ ｂ． ２ ０１ ３
文章编号 ： ２ ０ ９ ５—３ ８ ５ ２ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ — ０ ０ ４ ０一 ｏ ４
文 献标 志 码 ： Ａ
基 于 分布 式 数 据 挖 掘 方 法 的研 究 与 应 用
汪 丽 ，张 露
（ １ ．武汉理工大学 统战部 ， 湖北 武汉 ４ ３ ０ ０ ７ ０ ； ２ ． 武汉理工大学 计算机科学与技术学 院， 湖北 武汉 ４ ３ ０ ０ ７ ０ ）
联规则挖掘算法 ， 但Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法仍是许多新算法
收稿 １ ５ ｔ 期： ２ ０ １ ２— ０ ９—１ ０ ．
作者简 介： 汪
丽（ １ ９ ７ ７ 一） ， 女， 湖北武汉人 ， 武汉理工大学统战部 助理研究员
基金项 目： 湖北省教育厅教学研究基金资助项 目（ ２ ０ ０ ９ ２ ４ ０ ） ．
将运行 于大规模集群上复杂的并行计算过程高度 地抽象成两个函数 ： Ｍ ａ ｐ和 Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ Ｊ 。在实现上 将并行化 、 容错 、 数据分布和负载均衡等细节隐藏 起来 ， 然后把整个分布式过程看作 由 Ｍ ａ ｐ ／ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 来表达 的一个类 函数过程。Ｍ ａ ｐ阶段 ， Ｍ ａ ｐ ／ Ｒ ｅ ．
１ 关联规则挖掘算法及其分布式改进
１ ． １ 关联规 则挖 掘算 法
从广义上讲 ， 数据挖掘 的本质 即关 联分析。
数据挖 掘 的 目的是挖 掘 出潜 藏在 大量 数据 背后 的 有用 知识 ， 这种 知识 所 反 映 的 必 然是 不 同对 象不 同属 性之 间 的关 联 。
掘也不再适用 Ｊ 。针对 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法进行改进 ， 提
出了一 种 分 布式 的关 联 数据 挖 掘 算 法 ， 利 用 Ｍａ ．
没有复杂的推导 。但同时该算法也存在两个主要 缺点 ： ① 多次重 复 扫描 数 据 库 和产 生 大 量 候选 频 繁项集。在实际应用 中， 多次重复扫描数据库在 需要挖掘很长的模式时将带来 巨大开销 ； ②在迭 代过程中要在 内存 中产生 、 处理和保存候选频繁
该方法对教育决策 的有效性 。
关键词 ： 分布式数 据挖 掘 ； Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 模型； 关联规则 ； 分布式教育决策支持系统
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ １ １ ． １ ３ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ３ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． ２ ０ ９ ５— ３ ８ ５ ２ ． ２ ０ １ ３ ． ０ １ ． ０ １ １
摘Hale Waihona Puke 要： 针对关联 规则 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算 法多次重复 扫描数 据库 和产生 大量候选 频繁 项集 的缺点 ， 对 其进行 改
进， 并在 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 模 型上得以实现。改进 的 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法 只需要对 整个数据库扫描一次 ， 即可得到所有频 繁
Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ模 型 是 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ开 发 的一 个 针 对 大规模 群组 海量 数 据 处 理 的分 布 式 编程 模 型 ， 它
在众多的关联规则算法中， 最著名的是 １ ９ ９ ３ 年Ａ Ｇ Ｒ Ａ ＷＡ Ｌ等提出 的 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法及其改进算 法 。 ｊ 。尽管后来又有科研工作者提出了许多关
项集 ， 这 个数量 有 时候是 非常 大 的 ， 会导致 算法 在
广 度和 深度 上 的适 应性 很差 。 １ ． ２ 分布式 Ａｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法 设计
ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 模型对算法 进行实现， 并将改进 的关 联
规则 算法 应用 于分 布式 教育决 策支 持系统 中。
步骤 为 ： ① 根据 原事 务集 产生频 繁 １项 集 Ｌ ； ②根据频繁 ｋ 项集产生第 ｋ ＋１ 层候选集； ③
扫描事务集 ， 找出第 ｋ ＋ｌ 层频繁集； ④循环步骤
②和步骤③ ， 直到第 ｋ ＋ １ 层频繁集为空。
Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算 法 的优 点 是 结 构 简 单 ， 易 于理解 ，
随着网络和计算机技术 的快速发展 ， 信息也
在爆 炸 式地 增 长 并呈 现 出 海量 、 多样 、 异构、 动态
的原 型 ， 很 多算法 都是 基于 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法 的改进 。 可将 Ａ ｐ ｉ ｆ ｏ ｒ ｉ 算法 描述 如下 ： 输人 为事务 数据 库 Ｄ； 最 小支持 度 阈值 Ｊ ｓ 输 出为 Ｄ 中 的频 繁项 集 Ｌ 。
第３ ５ 卷 第１ 期
２ ０ １ ３ 年２ 月
武 汉理工大学学报 （ 信息与管理工 程版 ）
Ｊ Ｏ Ｕ Ｒ Ｎ Ａ Ｌ Ｏ Ｆ ＷＵ Ｔ （ Ｉ Ｎ Ｆ Ｏ Ｒ Ｍ Ａ Ｔ Ｉ Ｏ Ｎ＆Ｍ Ａ Ｎ Ａ Ｇ Ｅ Ｍ Ｅ Ｎ Ｔ Ｅ Ｎ Ｇ Ｉ Ｎ Ｅ Ｅ Ｒ Ｉ Ｎ Ｇ ）
变化 等特 性 Ｊ 。分 布 式 计 算 平 台 的 出现 解 决 了
海量数据 的存储和计算 的瓶颈问题 ， 使海量数据 的数据挖掘成为可能。将分布式与现有数据挖掘 算法相结合 ， 已成为研究 的热点 Ｊ 。 而随着信息化建设 的深入发展 ， 高校都拥有
大量 的教育 信息 ， 其 分 布 范 围在地 理 上 越来 越 广 泛， 数 据结 构呈 现多样 化 的趋势 ， 使传 统 的数 据挖