【摘 要】
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随着互联网技术的蓬勃发展,数据挖掘技术的应用日趋广泛,人们对数据挖掘的准确率和效率的要求也越来越高。然而面对日益增大的数据量,很多传统的算法不能快速有效的解决,因此
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随着互联网技术的蓬勃发展,数据挖掘技术的应用日趋广泛,人们对数据挖掘的准确率和效率的要求也越来越高。然而面对日益增大的数据量,很多传统的算法不能快速有效的解决,因此新型的进化算法在数据挖掘中的应用得到了广泛的关注。杂交水稻算法(Hybrid Rice Optimization Algorithm,HRO)是一种新型的群智能算法,其参数少,全局优化能力强,不易陷入局部最优解等优点。为了适应大数据集的处理,本文主要将杂交水稻算法应用在关联规则快速抽取中,并将杂交水稻算法并行化。具体工作如下:1.研究和实现了基于杂交水稻算法的关联规则挖掘。本文针对经典关联规则挖掘算法Apriori算法存在的耗时长,内存消耗大,易提取无用规则等缺点,提出了基于杂交水稻算法的关联规则挖掘,采用实数编码方式来设定水稻,并选取合理的适应度函数来挖掘规则,利用二进制编码方式,从数据集中挖掘最优规则,通过实验仿真,将其与粒子群算法、遗传算法、Apriori算法进行比较,证明了杂交水稻算法挖掘关联规则的有效性。2.研究了并行化的杂交水稻算法(Parallel Hybrid Rice Optimization Algorithm,PHRO)。将杂交水稻算法运行在Hadoop平台上,使用MapReduce计算框架实现并行化的杂交水稻算法以提高算法的收敛速度和计算速度。通过实验仿真,将并行化的杂交水稻算法与传统的串行化的杂交水稻算法在关联规则挖掘方面进行比较,采用IBM公开数据集对算法性能进行比较。结果表明,基于并行化的杂交水稻算法的关联规则挖掘在计算时间方面明显串行化的杂交水稻算法的关联规则挖掘。总体来说,本文将杂交水稻算法应用到关联规则挖掘中,实验结果表明杂交水稻算法在关联规则挖掘中具有良好的性能,具有很好的应用前景。
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