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基于GPU的并行关联规则挖掘算法的设计与实现的中期报告
一、项目背景
关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一项重要技术，应用非常广泛，如购物篮分析、医学诊断、网站推荐等领域。传统的关联规则挖掘算法主要采用Apriori算法，但是随着数据量的增大，单机计算效率降低，需要采用分布式或基于GPU等并行计算的技术来加快运行速度。因此，本项目将尝试使用GPU进行并行关联规则挖掘算法的设计与实现。
二、项目目标
本项目的主要目标是设计并实现一个基于GPU的并行关联规则挖掘算法，并分析其性能和效果。具体包括以下方面：
1.设计一种适合于GPU并行计算的关联规则挖掘算法，提高关联规则挖掘效率和准确率；
2.实现GPU并行计算框架，支持数据读取，各个计算步骤的并行实现，以及结果输出等；
3.进行性能测试，与传统Apriori算法作对比，分析GPU并行计算优劣；
4.拓展算法的应用场景，如推荐系统；
三、项目计划
1.确定关联规则挖掘算法（3天）；
2.学习GPU并行计算架构及编程模型（7天）；
3.实现算法的数据读取，预处理，核心计算等步骤（20天）；
4.进行算法性能测试，评估并分析算法的准确率和计算效率（10天）；
5.拓展算法应用场景，如推荐系统（5天）；
6.撰写项目报告和论文（12天）。
四、项目进展
截至目前，我们已经完成了关联规则挖掘算法的初步设计，初步了解GPU并行计算架构及编程模型。下一步将进入算法的具体实现过程。