在当前大数据时代，云计算已成为处理海量数据的主要工具，而MapReduce作为云计算的一种并行计算模型，为大规模数据处理提供了高效且可扩展的解决方案。本文针对传统关联规则算法Apriori在处理大规模数据时存在的问题，如高I/O开销、无法有效应对节点失效和负载不均衡，提出了一种基于云计算MapReduce的并行关联规则算法改进方案。
关联规则学习是数据挖掘中的一个核心任务，主要用于发现数据集中项集之间的有趣关系。Apriori算法是最具代表性的关联规则挖掘算法之一，它通过生成频繁项集并从中提取强规则来发现关联规则。然而，Apriori算法存在明显的缺陷，尤其是在处理大规模数据时，需要多次全数据库扫描，这导致了巨大的I/O成本，严重影响了挖掘效率。
云计算环境下的MapReduce模型为解决这一问题提供了可能。Map阶段将原始数据分割成多个小块并分配到不同的节点进行并行处理，Reduce阶段则负责聚合各个节点的结果，进一步处理数据。这种模型能够很好地处理节点失效，因为如果某个节点出现问题，其任务可以被重新调度到其他节点执行，确保了系统的容错性。同时，MapReduce也支持动态负载均衡，可以根据节点的负载情况自动调整任务分配，优化整个系统的运行效率。
针对Apriori算法的不足，研究者进行了改进，将其与MapReduce模型相结合，设计了一种新的并行数据挖掘算法。在Map阶段，可以将数据项分发到不同的节点，每个节点独立地生成局部频繁项集。Reduce阶段则负责整合这些局部结果，生成全局频繁项集，有效地减少了数据库的扫描次数。此外，由于MapReduce的并行特性，该算法可以显著减少计算时间，提高处理大规模数据的能力。
为了验证新算法的有效性，研究人员进行了实验。实验结果表明，基于MapReduce的并行关联规则算法在处理大规模数据时，不仅在执行速度上优于传统的Apriori算法，而且在面对节点失效和负载不均衡时具有更好的鲁棒性和稳定性。这意味着在云计算环境下，该改进算法能更有效地应用于实际的大数据挖掘任务，例如零售数据分析、用户行为分析、网络日志分析等场景。
通过将Apriori算法与云计算的MapReduce模型相结合，不仅可以解决传统算法的性能瓶颈，还能充分利用云计算资源，实现高效、并行的数据挖掘。这一研究为大数据时代的关联规则挖掘提供了新的思路和解决方案，对于提升数据挖掘效率和处理能力具有重要意义。
