ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМОВ АПРИОРНОЙ ГРУППЫ НА БАЗАХ ДАННЫХ РАЗЛИЧНЫХ РАЗМЕРОВ

Ольга Половинка; Ольга Дмитрієва

doi:10.30888/2663-5712.2020-06-01-012

Автор(и)

Ольга Половинка ДонНТУ https://orcid.org/0000-0002-0575-4587
Ольга Дмитрієва ДонНТУ https://orcid.org/0000-0001-8921-8433

DOI:

https://doi.org/10.30888/2663-5712.2020-06-01-012

Ключові слова:

алгоритми пошуку асоціативних правил, Apriori, AIS, лінійна реалізація, паралельна реалізація, Hadoop, MapReduce.

Анотація

У статті представлені результати аналізу роботи асоціативних алгоритмів пошуку правил для обробки великих даних. Розглянуто найвідоміші модифікації алгоритмів Апріорі для пошуку асоціативних правил. Представлені результати дослідження ефективності лінійн

Metrics

Metrics Loading ...

Посилання

Zayko T.A., Oleynik A.A., Subbotin S.A., “Associative rules in data mining”, Vestnik NTU "KHPI, no.39 (1012), pp. 82-96, 2013.

Belim S.V., Mayorov-Zilbernagel A.O., Seliverstov S.A., “Using associative rules to restore noisy images”, Vestnik Omskogo universiteta. Series "Information Technolo-gy", no. 4, pp. 197-200, 2013.

Billig V.A., Ivanova O.V., Tsaregorodtsev N.A., “The construction of associative rules in the task of medical diagnosis”, Programmnyye produkty i sistemy, no. 2 (114), 2016. https://cyberleninka.ru/article/n/postroenie-assotsiativnyh-pravil-v-zadache-meditsinskoy-diagnostiki.

Maslova N.O., Polovinka O.L., “Application of methods of search of associations at creation of tests on information security” [Zastosuvannya metodiv poshuku asotsiatsiy pry stvorenni testiv z informatsiynoyi bezpeky], Zbírnik naukovikh prats' Donets'kogo natsíonal'nogo tekhníchnogo uníversitetu. Seriya: “Computer science is a cybernetics and a calculating technique.”, no.1 (29), pp 47-53, 2019.

Subbotin S.A., Oleynik A.A., Hoffmann E.A., Zaitsev S.A., Oleinik Al.A. Intelligent information technology for designing automated systems for diagnosing and recogniz-ing images: monograph.. LLC "Company Smith" (2012), 317.

Adamo J.-M. Data mining for association rules and sequential patterns: sequential and parallel algorithms. Springer-Verlag (2001), 259.

S. Singh, R. Garg and P. K. Mishra, "Review of Apriori Based Algorithms on MapRe-duce Framework", 2014 International Conference on Communication and Computing (ICC - 2014), pp. 593–604, 2014.

Jyoti Yadav, Neha Sehta, “Implement Mapreduce Apriori Algorithm to Generate Fre-quent Itemsets”, International Journal of Computer Applications, Vol. 179., no.38, pp. 7-10, 2018.

Singh S, Garg R, Mishra PK., “Performance optimization of MapReduce-based Aprio-ri algorithm on Hadoop cluster”, Computers & Electrical Engineering, pp. 348-364, 2018. https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1807/1807.06070.pdf.

Dmitrieva O.A., Polovinka O.L., “Algorithmic support for parallel methods of search-ing for associative rules”, Zbirnyk naukovykh pratsʹ Donetsʹkoho natsionalʹnoho tekhnichnoho universytetu. Series: "Computer Engineering and Automation", no.1 (31), pp. 62-69, 2018.

Agrawal R., Imielinski T., Swami A., “Mining association rules between sets of items in large databases”, In Proc. of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data, 1993. https://rakesh.agrawal-family.com/papers/sigmod93assoc.pdf.

Online implementation of the Apriori algorithm. https://github.com/asaini/Apriori

Online implementation of AprioriTID algorithm. https://github.com/ymoch/apyori

Agrawal Rakesh, Ramakrishnan Srikant, “Fast algorithms for mining association rules”, Proc. 20th int. conf. very large data bases, VLDB, Vol. 1215, рр. 487-499, 1994.

Polovinka O., Nikulin D., Dmitrieva O., “Research of speed of work of a priori algorithms on data of large volumes” [Doslіdzhennya shvidkodії robots apіornyh algorithms on tribute to the great obligations]. Science and production. Series: Information Technology, no 22, pp. 246-253, 2020.