Gruvning frekventa artiklar från massiva dataset är alltid ett mycket viktigt problem med data mining. Apriori är den mest populära och enklaste algoritmen för frekventa itemset gruvdrift. För att öka Aprioris effektivitet och skalbarhet har ett antal algoritmer föreslagits för utformning av effektiva datastrukturer, minimering av databasskanning och parallell och distribuerad bearbetning. MapReduce är den framväxande parallella och distribuerade tekniken för att bearbeta stora datamängder på Hadoop Cluster. För att minera stora datauppsättningar är det viktigt att omforma datautvinningsalgoritmen på detta nya paradigm. I detta dokument implementerar vi tre varianter av Apriori algoritm med hjälp av datastrukturer hash träd, trie och hash tabell trie d.v.s. Trie med hashteknik på MapReduce paradigm. Vi betonar och undersöker betydelsen av dessa tre datastrukturer för Apriori algoritm på Hadoop kluster, som inte har uppmärksammats ännu. Experiment utförs på både verkliga livet och syntetiska dataset som visar att hash tabell trie data strukturer presterar mycket bättre än trie och hash träd i termer av utförande tid. Dessutom blir prestandan i fall av hashträd sämre.
Effekten av datastrukturer på MapReduce-baserade Apriori har undersökts av Singh et al. Hoppa över det.
Performance Analysis of Apriori Algorithm with Different Data Structures on Hadoop Cluster
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}