一种雾环境下基于CFI-Apriori算法的元组度量方法及系统

摘要

本发明提供一种雾环境下基于CFI‑Apriori算法的元组度量方法及系统，能够有效利用原Apriori算法在迭代过程中丢失的非频繁项集的潜藏信息，提高数据的有效利用率和准确率。所述方法包括：获取雾节点上的原始数据；在雾节点本地利用基于CFI的Apriori算法对获取的原始数据进行关联，产生频繁项集，并对剪枝过程小于最小支持度的候选频繁项集进行存储，其中，CFI表示候选频繁项集，小于最小支持度的候选频繁项集为非频繁项集；将获取的原始数据、产生的频繁项集和存储的非频繁项集上传到云服务器，以便云服务器根据接收到频繁项集和非频繁项集集对接收到的原始数据进行关联、度量，并根据度量结果提取数据。本发明涉及通信技术领域。