【摘 要】
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随着信息技术的快速发展,需要存储和分析的数据量呈爆炸性增长,如今已经进入了大数据时代,传统的频繁项集挖掘算法已经不能适应大数据挖掘的要求,其面临的困难主要表现在如下三个方面:一是单一计算机无法存储所需要挖掘的所有数据及挖掘过程中产生的中间结果;二是挖掘过程所需要的内存远远超过单一机器的存储量;三是计算时间太长无法忍受等。为了提高频繁项集增量挖掘的效率,本文针对当前并行增量挖掘算法进行了改进,提出了
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随着信息技术的快速发展,需要存储和分析的数据量呈爆炸性增长,如今已经进入了大数据时代,传统的频繁项集挖掘算法已经不能适应大数据挖掘的要求,其面临的困难主要表现在如下三个方面:一是单一计算机无法存储所需要挖掘的所有数据及挖掘过程中产生的中间结果;二是挖掘过程所需要的内存远远超过单一机器的存储量;三是计算时间太长无法忍受等。为了提高频繁项集增量挖掘的效率,本文针对当前并行增量挖掘算法进行了改进,提出了一种基于滑动窗口的频繁项集并行增量挖掘算法SWPUFP（Parallel Updated Frequent Pattern on Sliding Windows）,同时论文将SWPUFP算法应用到了气象数据挖掘系统中,并设计实现了该系统。论文的主要工作如下:（1）提出了基于滑动窗口的频繁项集并行增量挖掘算法。针对并行增量挖掘算法对历史数据集依赖过重的问题,提出了滑动窗口和准频繁项集的改进;针对并行增量挖掘算法中各个并行子挖掘任务不能相互独立更新的问题,提出前缀划分投影和项集前缀树的改进;针对算法并行挖掘任务中数据分布倾斜的问题,提出了分组负载均衡的改进。最后结合相关改进点设计了基于滑动窗口的频繁项集并行增量挖掘算法SWPUFP,并对算法设计进行了详细阐述,给出了算法实例分析。（2）针对SWPUFP算法设计了相关可行性实验。阐述了实验环境的搭建,数据选取、划分方式的实验设置,进行了不同规模数据集、不同支持度、不同准频繁度和不同计算节点数等一系列的实验。实验结果表明,SWPUFP算法在大数据集上挖掘比在小数据集上有更好的表现,当后期增量数据增多时,在不同支持度上相较同类算法都能有一定的效率提升;通过选取合适的准频繁度平衡挖掘效率和准确率来解决挖掘损失是有效的;算法并行扩展性也是在大数据集上有更优的加速比。（3）将SWPUFP算法应用到气象数据挖掘系统中。根据气象数据的特点,将挖掘算法与气象数据相结合,设计了气象数据挖掘系统架构,介绍了数据采集、预处理、频繁项集挖掘及关联规则生成等核心功能模块的实现方法。
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