怎么并行化或分布式执行Apriori算法

要并行化或分布式执行Apriori算法，可以采用以下几种方法：

数据并行：将数据集分成多个子集，每个子集分配给不同的处理节点，并在每个节点上独立地执行Apriori算法。最后，将每个节点的频繁项集合并在一起得到最终结果。

任务并行：将Apriori算法中的不同阶段或不同步骤分配给不同的处理节点并行执行，例如将频繁项集的生成、候选项集的生成和支持度计数分配给不同的节点。

水平划分：将项集水平划分成多个子集，每个子集分配给不同的处理节点并行执行频繁项集的生成和支持度计数。

垂直划分：将事务数据库垂直划分成多个子集，每个子集包含不同的项集属性，然后将不同的属性分配给不同的处理节点并行执行Apriori算法。

使用分布式计算框架：可以利用现有的分布式计算框架如Hadoop、Spark等来并行执行Apriori算法，通过MapReduce或Spark的并行计算模型来加速算法运行。

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