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龙图腾网获悉江西理工大学申请的专利基于Spark并行频繁项集挖掘方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114138860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111391423.7，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权基于Spark并行频繁项集挖掘方法是由毛伊敏;吴斌;许春冬设计研发完成，并于2021-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Spark并行频繁项集挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于Spark并行频繁项集挖掘方法，包括以下步骤：S1，通过矩阵存储获取支持度计数矩阵，并提供创建条件FP‑tree的支持度计数查询；然后根据获取的支持度计数，剔除不满足最小支持度的项，得到频繁1项集矩阵；然后通过非负矩阵分解策略SNMF分解储存频繁1项集的矩阵；S2，由S1的频繁1项集矩阵可得频繁1项集F‑list，采用遗传算法的分组策略GS‑GA对S1得到的频繁1项集均匀分组；S3，采用高效缩减树结构策略ERTS合并条件模式基，删除FP‑tree中不满足最大频繁项集的路径；然后并行挖掘分组的FP‑tree，获得频繁项集，并将结果输出到分布式文件系统HDFS中。本发明解决了创建条件FP‑tree的时空效率低，节点间的通信开销大，冗余搜索的问题；在时空效率上和推荐非空率上都有显著的提高。

本发明授权基于Spark并行频繁项集挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Spark并行频繁项集挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，通过矩阵存储获取支持度计数矩阵，并提供创建条件FP-tree的支持度计数查询；然后根据获取的支持度计数，剔除不满足最小支持度的项，得到频繁1项集矩阵；然后通过非负矩阵分解策略SNMF分解储存频繁1项集的矩阵； S1-1，支持度计数矩阵获取：先从分布式文件系统HDFS中获取数据库信息，转化为初始抽象弹性分布式数据集RDD，利用RDD的faltMap函数生成来自数据集的所有项；接着在数据集的每个项上，应用Map函数生成item,1键值对；然后存储每个事务中各个项两两组合的支持度计数于矩阵之中；最后使用reduceByKey来进行支持度统计，获得支持度计数矩阵； S1-2，频繁1项集矩阵获取：根据获取的支持度计数，剔除不满足最小支持度的事务，得到频繁1项集，并更新矩阵的存储信息，获得频繁1项集矩阵； S1-3，矩阵分解：采用非负矩阵分解函数FNMF分解频繁1项集矩阵； 非负矩阵分解函数FNMF为： 其中V,W,H为非负矩阵；表示V属于维度为a×b的非负矩阵，表示W属于维度为a×c的非负矩阵，表示H属于维度为c×b的非负矩阵；a、b、c表示矩阵维度； min表示取最小值； 为惩罚项； ||·||F表示F范式； γ为稀疏参数； ·T表示矩阵的转置； S2，由S1的频繁1项集矩阵可得频繁1项集F-list，采用遗传算法的分组策略GS-GA对S1得到的频繁1项集均匀分组； S2-1，最优解获取：在获取频繁1项集F-list之后，先采用“高权二进”编码HWB，编码转换F-list，得到初始种群；然后采用个体适应度计算公式FCIF，筛选初始种群，获得下一代种群；最后，根据获得的新的种群，遗传变异种群，获得最优解； 所述“高权二进”编码HWB包括： 当频繁1项集为{X1,X2,...,Xn}，Xk的支持度计数采用二进制编码时，其正常编码个体的概率为P＝m+12mk，其中Xk为第k个正常编码个体，k∈{1,2,...,n}，m为各项集项的个数，n表示频繁1项集的项个数有n个； 且二进制整数各位的权重满足其中为任意符号，N*表示正整数，为存在符号； 所述体适应度计算公式FCIF包括： 给定总集{x0,x1,...,xn}，存在价值分别为{y0,y1,...,yn}，种群容量为C，则个体适应度为： 其中yi表示xi的存在价值； xi表示第i项集； 表示相关系数， S2-2，频繁1项集分组：获得最优解后，根据最优解，分组频繁1项集； 获得最优解后，根据最优解的编码信息对频繁1项集F-list进行分组，在完成n-1次分组时，剩余个体自动成为一组；获得分组列表Group-list后，将得到的分组列表Group-list存储到HDFS中，使得集群中任意节点都能访问；其中n为频繁1项集的总项数； S3，采用高效缩减树结构策略ERTS合并条件模式基，删除FP-tree中不满足最大频繁项集的路径；然后并行挖掘分组的FP-tree，获得频繁项集，并将结果输出到分布式文件系统HDFS中。

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