Eclat算法下电力大数据并行关联规则增量挖掘方法

孙瑜; 任高明

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.01.11

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Eclat算法下电力大数据并行关联规则增量挖掘方法

更新时间：2026-02-05

- Eclat算法下电力大数据并行关联规则增量挖掘方法
- Vol. 23, Issue 1, Pages: 83-88(2025)
- 作者机构：
  
  陕西国防工业职业技术学院计算机与软件学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.01.11
  CLC： TM73;TP311.13
- Published：2025
- 稿件说明：
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孙瑜, 任高明. Eclat算法下电力大数据并行关联规则增量挖掘方法[J]. 2025, 23(1): 83-88.
DOI：

孙瑜, 任高明. Eclat算法下电力大数据并行关联规则增量挖掘方法[J]. 2025, 23(1): 83-88. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.01.11.

摘要

电力大数据具有时变性的特点，如果挖掘方法无法实时处理新增数据，及时发现数据之间更新的关联规则，可能导致挖掘结果的滞后和不准确，降低挖掘的准确度。对此，文章提出Eclat算法下电力大数据并行关联规则增量挖掘方法。采用相似项合并策略消除由数据冗余和噪声引起的误导性信息，提高电力大数据的质量；通过最小哈希原理优化Eclat算法，建立Min Hash矩阵估计原始数据集候选项目集，对其实施剪枝，减少数据比较和存储的复杂性，提高挖掘的效率。利用增量更新原则获取更新后候选项目集，并结合Hash Eclat算法快速更新已有的关联规则，实现大数据并行关联规则的增量挖掘，提升关联规则挖掘的准确度。实验结果表明，利用该方法开展关联规则挖掘时，I/O占用量始终在200 kB以下，CPU占用量低于20%，漏检数量和误报数量最低为0，网络通信量最低可达到268 MB

ROC曲线下方面积较大，与当前挖掘方法相比，具有较高的挖掘准确度和较好的挖掘性能。

Abstract

关键词

Keywords

references

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