一种基于改进关联规则的社团发现算法

摘要

本发明公开了一种基于改进关联规则的社团发现算法，首先支持度自适应，用数学方法计算出最小支持度；其次引入布尔矩阵和事务权重思想改进Apriori算法，减少扫描数据库次数；最后与Spark平台结合，实现改进关联规则的社团发现算法并行化。本发明的基于改进关联规则的社团发现算法通过利用MAC地址挖掘社团成员，引入支持度自适应的思想和通过添加事务权重生成布尔矩阵的方法来改进Apriori算法，将改进的算法与Spark结合实现算法的并行化，通过挖掘频繁项集的方式挖掘社团成员间的关系。实验结果表明，ARCD算法解决了人为设置支持度的主观性及社团挖掘结果冗余的问题，具有良好的可扩展性，提高了社团发现的挖掘速度。