分布式并行化数据流频繁模式挖掘算法

摘要：

为了提高数据流频繁模式挖掘的效率,文中基于经典的数据流频繁模式挖掘算法FP-Stream和分布式并行计算原理,设计了一种分布式并行化数据流频繁模式挖掘算法—DPFP-Stream ( Distributed Parallel Algorithm of Mining Frequent Pattern on Data Stream)。该算法将建立频繁模式树的任务分为local和global两部分,并设置了参数“当前时间”；将到达的流数据平均分配到多个不同的local节点,各local节点使用FP-Growth算法产生该单位时间内本节点的候选频繁项集,并按照单位时间将候选频繁项集及其支持度计数打包发送至global节点；global节点按“当前时间”合并各local节点的中间结果并更新模式树Pattern-Tree。在分布式数据流计算平台Storm上进行的算法实现和性能测试结果表明,DPFP-Stream算法的计算效率能够随着local节点或local bolt线程的增加而提高,适用于高效挖掘数据流中的频繁模式。

关键词：数据流、频繁模式、分布式并行化、Storm

所属期刊栏目：26

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61302158,61571238;中兴通讯产学研项目

在线出版日期：2016-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：75-79