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由候選項集C2生成頻繁2一項集L2是關聯規則Apriori算法的一個瓶頸。直接哈希修剪（DHP）算法利用一個生成的Hash表H2刪減C2中無用的候選項集，以此提高t的生成效率。但傳統DHP算法是一個串行算法，不能有效處理較大規模數據。針對這一問題，提出DHP的并行化算法-H—DHP。首先，對DHP算法并行化策略的可行性進行了理論分析與證明；其次，基于Hadoop平臺，把Hash表皿的生成以及頻繁項集L，、L3 -k的生成方法進行了并行實現，并借助Hbase數據庫生成關聯規則。仿真實驗結果表明：與傳統DHP算法相比，H_DHP算法在數據的處理時間效率、處理數據集的規模大小，以及加速比和可擴展性等方面都有較好的性能。
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