楊燕霞+馮林

摘 要：由候選項集C2生成頻繁2-項集L2是關聯(lián)規(guī)則Apriori算法的一個瓶頸。直接哈希修剪（DHP）算法利用一個生成的Hash表H2刪減C2中無用的候選項集，以此提高L2的生成效率。但傳統(tǒng)DHP算法是一個串行算法，不能有效處理較大規(guī)模數(shù)據(jù)。針對這一問題，提出DHP的并行化算法——H_DHP。首先，對DHP算法并行化策略的可行性進行了理論分析與證明；其次，基于Hadoop平臺，把Hash表H2的生成以及頻繁項集L1、L3～Lk的生成方法進行了并行實現(xiàn)，并借助Hbase數(shù)據(jù)庫生成關聯(lián)規(guī)則。仿真實驗結果表明：與傳統(tǒng)DHP算法相比，H_DHP算法在數(shù)據(jù)的處理時間效率、處理數(shù)據(jù)集的規(guī)模大小，以及加速比和可擴展性等方面都有較好的性能。

關鍵詞：Hadoop；Hash表；Apriori算法；直接哈希修剪算法

中圖分類號： TP391.9

文獻標志碼：A

文章編號：1001-9081（2016）12-3280-05