第1章 引言 1. 数据是描述现实世界事物的符号记录，是用物理符号记录下来的可以识别的信息。 数据是信息的符号表示，是载体；信息是数据的语义解释，是内涵。 2. 数据模型是对现实世界数据特征的抽象，是数据库系统的形式框架，用来描述数据的一组概念和定义，包括描述数据、数据联系、数据操作、数据语义以及数据一致性的概念工具。 满足三条件：比较真实地模拟现实世界；易于人们理解；易于计算机实现 三个组成要素：数据结构（静态，数据对象本身结构及之间的联系）、数据操作（对数据对象操作及操作规则的集合）和完整

在大数据环境下Apriori频繁模式挖掘算法在数据处理过程具有预先设定最小阈值、时间复杂度高等缺陷,为此采用多阶段挖掘策略实现并行化频繁模式挖掘算法PTFP-Apriori。首先将预处理数据以模式树的形式存储,通过最为频繁的k个模式得到最优阈值。然后根据该值删除预期不能成长为频繁的模式以降低计算规模,并利用弹性分布式数据集RDD完成统计项集支持度计数、候选项集生成的工作。实验分析表明相比于传统的频繁模式挖掘算法,该算法具有更高的效率以及可扩展性。

具有多个最小支持的频繁模式的挖掘

数据挖掘中的模式发现 描述 在此编程作业中，您需要实现Apriori算法，并将其应用于从实际数据集中挖掘频繁的项目集。 输入 提供的输入文件（“ categories.txt”）由美国77,185个场所的类别列表组成。 每一行对应一个地方的类别列表，其中该列表由用分号分隔的多个类别实例（例如，旅馆，饭店等）组成。 下面提供了示例行： 本地服务; IT服务和计算机维修 在上面的示例中，相应的地点具有两个类别实例：“本地服务”和“ IT服务与计算机维修”。 Categories.txt 输