1. 本选题研究的目的及意义
频繁项集挖掘旨在从海量数据中发现频繁出现的项集，揭示数据项之间的潜在关联规则，已成为数据挖掘领域的经典问题之一。
随着数据规模的爆炸式增长，传统的频繁项集挖掘算法面临着计算效率低下的挑战，难以满足大规模数据处理的需求。
本选题研究旨在利用Spark平台的并行计算能力，对经典的频繁项集挖掘算法进行并行化改进，提高算法在大规模数据集上的执行效率和可扩展性，为海量数据的关联规则挖掘提供高效解决方案。
2. 本选题国内外研究状况综述
频繁项集挖掘作为数据挖掘的经典问题，一直受到国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在频繁项集挖掘算法方面取得了一定的研究成果，尤其是在并行化和算法改进方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本选题研究的主要内容包括以下几个方面:
1.研究Spark平台并行化技术:深入分析Spark平台的架构、运行机制和编程模型，重点研究Spark平台的弹性分布式数据集（RDD）机制、任务调度机制和内存计算机制，为频繁项集挖掘算法的并行化设计提供理论基础。
2.研究经典频繁项集挖掘算法:分析Apriori和FP-Growth等经典频繁项集挖掘算法的原理、优缺点和适用场景，比较它们在不同数据集上的性能表现，为算法的并行化改进提供参考依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:深入研究国内外关于频繁项集挖掘算法、Spark平台并行化技术等方面的相关文献，了解该领域的最新研究动态、主要研究成果和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计阶段:分析Apriori和FP-Growth等经典频繁项集挖掘算法的原理和流程，找出算法中的性能瓶颈和可并行化部分，针对Spark平台的特点设计高效的并行化策略，包括数据分区、任务划分、结果合并等，并利用Spark平台提供的API和编程模型实现并行化算法。
3.实验验证阶段:在Spark集群上搭建实验环境，选取真实数据集或模拟生成大规模数据集，设计实验方案，对并行化算法进行性能测试，收集实验数据，并对实验结果进行分析和评估，验证并行化算法的有效性和效率，并撰写论文、发表研究成果。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于Spark平台的并行化算法设计:针对Apriori和FP-Growth算法的特点，设计高效的并行化策略，充分利用Spark平台的计算资源和并行化优势，提高算法在大规模数据集上的执行效率和可扩展性。
2.算法性能优化:针对并行化算法中可能出现的数据倾斜、通信开销等问题，采用数据倾斜处理、广播变量等技术手段进行优化，进一步提高算法的性能。
3.实验评估与分析:通过在真实数据集上进行实验，对比分析并行化算法与传统算法的性能差异，从多个维度评估并行化策略的有效性和效率，为实际应用提供参考依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 李妹芳,王强,周龙.Spark平台下基于频繁模式树的关联规则挖掘算法研究[J].计算机技术与发展,2021,31(01):24-30.
[2] 王晓敏,李建华,王健.基于Spark的改进FP-Growth并行频繁项集挖掘算法[J].计算机工程,2021,47(06):48-56.
[3] 刘鹏,李建中,王浩,等.基于Spark平台的改进Apriori算法[J].计算机工程,2020,46(10):38-45.
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