摘要：针对经典Apriori算法及其改进算法不能有效处理大规模数据集,提出基于Hadoop-MapReduce编程模型的两种改进算法：HAprioriK,HApriori2。其中HAprioriK需要k个MapReduce Jobs,而HApriori2仅需要2个就能在整个数据集上找到频繁k项集,两种改进算法均充分利用了Hadoop平台的计算优势,可以轻松地处理大量数据。采用IBM的数据集进行改进算法有效性的研究,实验结果表明,HApriori2算法在不同规模的数据集和支持度下,能够有效地挖掘频繁项集,具有比HAprioriK更好的性能。

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