基于距离的关联规则挖掘：超越分箱的语义

基于关联规则的数据挖掘算法在毕业设计中具有重要的参考价值，内容清晰且全面。

Manjari Akella和Jeremy LeDonne于12/5/14完成了实验室6的报告写作。您可以在目录/home/3/ledonne/cse5243/lab6/中找到所有与Lab 6相关的文件：1. Lab6.docx - 实验报告写作；2. README.txt - 当前文件；3. ruleMining.py - 用于关联规则挖掘和分类的Python脚本。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）最初设计用于处理大文件，但对小文件的存储效率较低。为解决此问题，提出了一种基于关联规则挖掘的新型小文件存储方法，称为ARMFS。ARMFS通过分析Hadoop系统的审计日志，挖掘小文件间的关联规则，并利用文件合并算法将小文件合并存储在HDFS中。此外，ARMFS还引入了高频访问表和预取机制表，并提出预取算法以优化文件的访问效率。实验结果表明，ARMFS显著提升了NameNode的内存利用率，极大改善了小文件的下载速度和访问效率。

本节讨论关联挖掘的基本概念、算法和应用。关联规则挖掘是一种发现频繁模式和强关联关系的技术，广泛应用于零售、金融和医疗等领域。

数据挖掘是从海量数据中发现有价值知识的过程，涉及多种技术和方法。讨论了关联规则挖掘，即从大型数据库中寻找项之间的有趣关联或频繁模式。关联规则通常表述为“如果事件A发生，那么事件B也可能发生”。挖掘包括从交易数据库中挖掘一维布尔形关联规则和多层次关联规则。在食品零售场景中，例如，“牛奶→面包”和“酸奶→黄面包”等多层次关联规则揭示了项目之间的关联。多层关联规则的挖掘通过自上而下的深度优先方法进行，控制规则的数量可以通过支持度递减策略来实现。此外，文档讨论了数据挖掘查询的逐步精化策略，以在速度和精度之间找到平衡。空间关联规则挖掘中的两步算法也有所涉及，首先进行粗略的空间计算，然后用细致的算法进行精化。关联规则挖掘为企业决策和市场分析提供有价值的洞察。

关联规则挖掘该研究概述了关联规则挖掘技术的定义、分类、挖掘方法和模式。分析了关联规则挖掘质量的改善问题和领域应用。

挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如： 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]

关联挖掘应用于分析文献借阅历史数据，探讨图书馆数据与数据挖掘的相关文献。

关联规则挖掘一直是数据挖掘中重要的内容之一。提出了DPCFP-growth算法，它是基于MSApirori算法，并采用了CFP-growth分而治之的策略，以弥补原算法的不足。与CFP-growth算法相比，DPCFP-growth算法有效地将大数据库分解为多个小的子数据库，从而提高了算法的运行效率。实验结果表明，DPCFP-growth算法在大型数据挖掘中具有优越性。