[发明专利]FP-Growth优化算法、存储介质及电子装置

权利要求书

1.一种FP-Growth优化算法，其特征在于，包括：

步骤S1：将事物集转换成弹性数据集，利用所述弹性数据集的键值对操作事务构成键值对；

步骤S2：在键值对集合上进行操作构成频繁项集；

步骤S3：通过优化分组的策略对频繁项集进行S行分组形成列表组；

步骤S4：将列表组中的事务分布到各节点，再在各节点利用优化的项头表结构并行挖掘生成频繁模式序列；

步骤S5：将频繁模式序列转换格式合并后写入到分布式文件系统，逐层生成频繁模式序列时，逐层生成强关联规则。

2.如权利要求1所述的FP-Growth优化算法，其特征在于，所述步骤S1中包括：

步骤S11：将事物集转换成弹性数据集；

步骤S12：在弹性数据集上对事务进行map和reduceByKey操作，构成TransTransactions，times键值对，其中Transactions事务，times是事务出现的次数。

3.如权利要求2所述的FP-Growth优化算法，其特征在于，所述步骤S2包括：

步骤S21：将TransTransactions，times键值对进行flflatMap操作，把TransTransactions，times键值对中的事务分成多个事务集；

步骤S22：利用reduceByKey操作生成item,support键值对，item表示事务集，support表示支持度计数；

步骤S23：经弹性数据集的collect、toArray操作，将弹性数据集输出成list格式，按照降序排序，过滤掉最小支持度项后得到频繁项集。

4.如权利要求3所述的FP-Growth优化算法，其特征在于，所述步骤S3包括：

步骤S31：根据频繁项集把TransTransactions，times键值对中的事务重新排序并过滤掉非频繁项；

步骤S32：在排序过滤后的分组基础上，根据再按优化分组的策略将事务集均衡S形分组得到新的分组B_list；

步骤S33：在新的分组B_list中对TransTransactions，times键值对中的事务进行分组获得列表组Group_list：groupid，super_Trans，其中，groupid为组号，super_Trans为属于该组的事务集。

5.如权利要求4所述的FP-Growth优化算法，其特征在于，所述步骤S4中将列表组Group_list中的事务分布到各节点，利用flflapMap调用FP-Growth算法，构建FP-Tree，再在各节点利用优化的项头表结构并行递归挖掘FP-Tree，生成频繁模式序列。

6.如权利要求5所述的FP-Growth优化算法，其特征在于，优化的项头表结构包括哈希查找表，利用Hash算法进行优化。

7.如权利要求6所述的FP-Growth优化算法，其特征在于，优化的项头表结构的链表指向布尔值，当指向的布尔指针指向True时，说明属于此次扫描的事务项，再将此事务插入FP-Tree，设置项表头结构的布尔值为True，继续扫描下一事务，直至布尔值为False为止，排序时根据项目名查找哈希查找表，找出下标值，且设置对应的布尔值为True；

优化的项头表结构的Flag标签有True、False两种值，单一路径时频繁模式树是True，不是单一路径则为False。

8.如权利要求5所述的FP-Growth优化算法，其特征在于，所述步骤S5中，将频繁模式序列转码合并写入分布式文件系统，先产生后项是一项的关联规则，再两两合并后项，由两项的候选关联规则生成后项，依次反复逐层生成强关联规则。

9.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述权利要求1至8任一项中所述的FP-Growth优化算法。

10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至8任一项中所述的FP-Growth优化算法。