【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第4期 386-389页,共4页

【作 者】： 黄华

【摘 要】 研究大云数据快速挖掘优化控制问题。在大云数据环境下，产生的海量数据通常是地理上分布、异构、动态的，复杂性也越来越高，若用传统的集中式云计算算法对数据进行挖掘处理，会使算法陷入无穷对比的境地，造成算法不收敛，复杂度高的弊端。为解决上述问题，提出了一种并行Apriori算法的大云数据挖掘方法。对大云数据进行简化处理，去除其中的冗余数据，为大云数据快速挖掘提供数据基础。计算大云数据中的关联规则，从而获取大云数据之间的相关性。对大云数据进行处理，实现大云数据挖掘。实验结果表明，利用改进算法进行大云数据挖掘处理，能够有效提高数据挖掘的速度，存在较强的优越性。