關鍵詞：不確定數據 數據挖掘 頻繁模式 spark 

摘要：如何在海量不確定數據集中提高頻繁模式挖掘性能是目前研究的熱點.傳統算法大多是以期望、概率或者權重等單一指標為數據項集支持度,在大數據背景下,同時考慮概率和權重支持度的算法難以兼顧其執行效率.為此,本文提出一種基于Spark的不確定數據集頻繁模式挖掘算法(UWEFP),首先,為了同時兼顧數據項的概率和權重,計算一項集的最大概率權重值并進行剪枝;然后,為了減少對數據集的多次掃描,結合Spark框架的優點,設計了一種具有FP-tree特征的新穎的UWEFP-tree結構進行模式樹的構建及挖掘;最后在Spark環境下,以UCI數據集進行實驗驗證.實驗結果表明本文的方法在保證挖掘結果的同時,提高了效率.

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