基于片上多核的频繁项集并行挖掘算法

摘要：

关联规则挖掘中最主要的工作是如何高效地挖掘频繁项集.目前在单机平台上,由于计算量大等原因,大数据集上的关联规则挖掘很难得到理想结果.在分析现有频繁项集挖掘算法的基础上,结合Eclat和dEclat挖掘算法优点,针对大数据集和片上多核共享内存计算环境,提出一种高效的并行频繁项集挖掘算法PEclat,算法实现了任务级并行挖掘频繁项集,并在大数据集上进行了多项测试.实验结果表明,无论数据稠密程度如何,该算法均能取得较好的性能.

关键词：片上多核、频繁项集、并行处理、关联规则

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省自然科学基金070412061,10040606Q42;安庆师范学院青年科研基金项目KJ201112

在线出版日期：2014-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：55-58