### 分布式系统下挖掘关联规则的两种方案
#### 一、引言
自1993年，Agrawal等人提出了关联规则的概念以来，关联规则挖掘成为了数据挖掘领域内的一个重要研究方向。传统的数据挖掘算法如Apriori算法、抽样算法、DIC算法等得到了广泛的应用，并衍生出了一系列改进算法及产品。然而，在分布式环境下进行关联规则挖掘的研究则是近年来的新课题。随着网络技术和分布式计算技术的发展，数据库存储越来越倾向于分布式存储。因此，探讨如何在分布式系统下高效地进行关联规则挖掘变得尤为重要。
#### 二、基础知识与概念
在讨论具体的挖掘方案之前，首先需要了解一些基本的概念和定义：
- **项目集**：指从物品集I={I1, I2, …, Im}中选取的一组物品的集合。
- **事务**：是指一个包含了唯一事务标识符（TID）和一组项目集的记录。
- **关联规则**：形式上表现为X→Y，其中X、Y都是项目集的一部分，且X与Y之间没有交集（X∩Y=∅）。
- **支持度**：表示规则X→Y在整个数据库D中的出现频率。具体来说，如果数据库D中有s%的事务同时包含X和Y，则称s%为该规则的支持度。
- **可信度**：是指在包含X的事务中，同时也包含Y的比例。即如果在D中，包含X的事务中有c%的事务也包含Y，则c%为规则X→Y的可信度。
#### 三、分布式环境下的关联规则挖掘
在分布式环境下，事务数据库被分散在多个站点上。为了在这样的环境中有效地挖掘关联规则，本文提出了两种方案。
##### 方案一：局部-局部通信模式
- **特点**：此模式下，各局部站点之间相互进行通信，使得通信负载较为均衡。
- **流程**：
1. **初始阶段**：各局部站点独立计算其局部数据库中的频繁项集。
2. **中间阶段**：各个站点间互相交换这些频繁项集的信息，通过合并和筛选，更新自己的频繁项集列表。
3. **最终阶段**：当频繁项集不再发生变化时，各站点停止通信，根据最终的频繁项集生成关联规则。
##### 方案二：局部-全局通信模式
- **特点**：这种模式减少了局部站点间的通信负担，实现了各局部站点之间的完全异步操作，但是对全局站点的处理能力要求较高。
- **流程**：
1. **初始阶段**：各局部站点计算出各自的频繁项集，并将这些信息发送至指定的全局站点。
2. **中间阶段**：全局站点汇总来自各个局部站点的数据，计算全局频繁项集。
3. **最终阶段**：全局站点将结果返回给各局部站点，各站点根据收到的结果生成相应的关联规则。
#### 四、方案对比分析
两种方案各有优缺点：
- **局部-局部通信模式**：
- **优点**：通信负载较为均衡，适用于站点数量较多的情况。
- **缺点**：通信成本相对较高，尤其是在站点数量很多的情况下，可能会导致网络拥堵。
- **局部-全局通信模式**：
- **优点**：通信成本较低，易于实现各站点的异步操作，适合于对全局站点性能要求较高的场景。
- **缺点**：对全局站点的性能要求高，一旦全局站点出现问题，整个系统的稳定性会受到影响。
#### 五、结论
本文探讨了在分布式系统下挖掘关联规则的两种方案。通过对比分析可以看出，选择哪种方案取决于实际应用的需求。如果系统中站点数量较多且网络带宽有限，则局部-局部通信模式更为合适；反之，如果希望减少通信成本并能接受更高的全局站点性能要求，则局部-全局通信模式更佳。未来的研究可以进一步探索如何优化这两种方案，提高分布式环境下关联规则挖掘的效率和效果。
