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第44卷第1期煤矿机械Vol.44No.1
2023年1月CoalMineMachineryJan.2023
doi:10.13436/j.mkjx.202301014
矿山信息的关联规则算法改进研究
尚伟栋
（山西天地王坡煤业有限公司，山西晋城048000）
摘要：为了分析矿山生产过程中各危险因素的依赖关系及危险源的重要程度，通过对传统
Apriori算法的缺点进行分析，提出了一种改进的分布式并行算法。改进算法应用了MapReduce编
程模型和HBase存储数据库，可以仅通过一次扫描实现对海量数据的挖掘，并减少了支持度计数
的计算，极大提高了数据挖掘的效率，实现了矿山大数据的高效关联分析。
关键词：数据分析；关联规则；Apriori算法；MapReduce编程；HBase存储
中图分类号：TD67文献标志码：A
ResearchonImprovementofAssociationRuleAlgorithmforMine
Information
ShangWeidong
(ShanxiTiandiWangpoCoalIndustryCo.,Ltd.,Jincheng048000,Chian)
Abstract:Inordertoanalyzethedependenceofvariousriskfactorsandtheimportanceofrisksources
inthemineproductionprocess,proposedanimproveddistributedparallelalgorithmbyanalyzingthe
shortcomingsoftraditionalApriorialgorithm.TheimprovedalgorithmappliestheMapReduceprogramming
modelandtheHBasestoragedatabase,whichcanrealizetheminingofmassivedatathroughonlyone
scan,andreducethecalculationofsupportcounts.Itgreatlyimprovestheefficiencyofdataminingand
realizesefficientassociationanalysisofminebigdata.
Keywords:dataanalysis;associationrule;Apriorialgorithm;MapReduceprogramming;HBasestorage
0引言量原始数据中的有用的特征信息。利用关联规则对
科技的进步为工业的发展提供了广阔的前景，数据加以挖掘后所得到的信息能够指导在生产中以
矿山建设与开采所追求的目标就是信息化、智能化。具有彼此联系的事项集为基准进行合理的投资决
现代矿山企业追求的数据挖掘更倾向于预测算法，策。关联规则的形式化描述如下所述。
旨在通过历史数据的整合挖掘，总结出事故发展的关联规则中最基本的元素为项目，假设A=A1，
规律并进行预测分析，忽略了对矿山生产事故致因A2,,Anl,A(k=1,2,,n）就被称作项目,A一般
因素之间的耦合关系以及安全事故防患源头的分被叫做项集合，n是该项集合的长度，称为n-项集，
析。这些全都依赖于描述型的数据挖掘和对矿山历项集的子集通常被称为事务，用T表示，即TCA，每
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