[发明专利]一种基于布尔矩阵的后验双阈值电力大数据Apriori并行方法

摘要

本发明涉及一种基于布尔矩阵的后验双阈值电力大数据Apriori并行方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：用布尔矩阵对数据进行压缩；步骤二：引入去除率进行剪枝；步骤三：进行双阈值并行处理；步骤四：利用提升度对结果进行验证。本方法采取了后验双阈值的Apriori并行算法，并且引入布尔矩阵和去除率的概念来对数据的处理进行剪枝和压缩存储，实现算法的运算并将其应用于电力大数据，达到减少计算次数的目的，最终实现电力大数据高效并行化计算，有效地解决了电力大数据的计算瓶颈问题，有效地提升了电力大数据的准确度、效率和数量。

主权项

1.一种基于布尔矩阵的后验双阈值电力大数据Apriori并行方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：在数据处理阶段，采用布尔矩阵实现对事务矩阵的压缩，减少计算次数，从而达到提高算法计算效率的目的；在数据读取阶段引入去除率概念，利用去除率的概念对事务数据库进行剪枝操作，在对数据进行读取时会根据去除率去抛弃一部分数据；在算法执行阶段首先采用并行处理，将事务数据库D划分成n个非重叠的子事务数据库，保证了各事务的同等重要性，被挖掘的机会均等；再者采用双支持度，通过增加一个非频繁项集支持度阈值来提取非频繁项集，以此降低其维度；在算法执行结束后，验证最终的频繁项集是否为所期望得到的，故引入提升度的概念去验证，因为在数据读取阶段采用去除率，会抛弃一部分数据，用提升度概念去验证，如果验证正确，便输出最终频繁项集，如果验证不正确，则返回算法第一步继续执行，直到验证正确为止。