基于PC集群的并行FP-Growth算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、FP-Growth算法是當(dāng)前挖掘頻繁項(xiàng)集算法中應(yīng)用最廣，并且不需要產(chǎn)生候選項(xiàng)集的頻繁項(xiàng)集挖掘算法。它通過(guò)對(duì)源數(shù)據(jù)庫(kù)的兩次掃描，將全部數(shù)據(jù)項(xiàng)信息壓縮到一個(gè)稱為FP-tree的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，將數(shù)據(jù)庫(kù)頻繁模式的挖掘問(wèn)題轉(zhuǎn)化成挖掘FP-tree的問(wèn)題。然而，在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)，生成的FP-tree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜，生成頻繁集并挖掘頻繁項(xiàng)集生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則過(guò)程，對(duì)內(nèi)存和處理器要求極高。并行算法可以將計(jì)算任務(wù)合理地分配集群中的各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，因此對(duì)并行FP

2、-Growth算法的研究在頻繁項(xiàng)集挖掘中具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文深入研究了并行計(jì)算理論、高性能計(jì)算集群和FP-Growth算法，對(duì)并行計(jì)算機(jī)的體系結(jié)構(gòu)、并行算法的設(shè)計(jì)方法、高性能計(jì)算集群的創(chuàng)建技術(shù)和FP-Growth算法各個(gè)步驟有良好的理解。為了實(shí)現(xiàn)FP-Growth算法的并行化，本文對(duì)并行FP-Growth的一些典型算法進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)它們主要是基于硬件同構(gòu)并行計(jì)算平臺(tái)，對(duì)算法中計(jì)算節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡在硬件異構(gòu)并行計(jì)算平臺(tái)并