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为了提髙关联规则挖掘效率’文中提出了一种适用于 Spark平台的并行仳FP_ growth关联规则挖掘方法。首先，利用Spark平台在分布式系统中的所有节点的内存RDD中完成遍历扫描运算，得到频繁集，以便生成 FP Table并更新FP_Tree然后，引入时间序列来预测待挖掘的项目集，以便实现分布式系统中的所有节点能够均衡分担挖掘任务，从而充分利用各节点的FP_Tre遍历功能，获取FP_ growth关联规则挖掘结果。实验结果显示，相比单机情况，并行化FP_ growth关联规则挖掘在效率方面提高了约60%。经过负载均衡处理后的 FP growth关联规则挖掘的效率更高，提髙了约14%，这说明各节点遍历仼务的分配更均衡，并行化程度更高。
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