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频繁项集挖掘算法的并行化研究的任务书
一、任务背景
频繁项集挖掘是数据挖掘领域中的重要问题，广泛应用于市场分析、网络安全、社交媒体等领域。频繁项集是指在数据集中经常出现的项集，它们的发现能够支持我们对大量数据的统计分析、分类和预测等。虽然频繁项集挖掘算法已被广泛研究，但随着数据规模的增大，传统的串行算法已经无法满足大规模数据处理的需求。
为了加速频繁项集挖掘算法的运算速度，近几年来，研究者们开始将并行计算技术应用于频繁项集挖掘算法中。并行计算技术能够大幅提高计算效率，缩短运算时间。目前的研究工作主要集中在基于CPU、GPU、FPGA等通用硬件的并行算法上，但在某些并行计算平台上共享内存和并行I/O的特殊性质还没有被充分利用。
本次研究将探讨如何在大规模并行计算环境下，利用共享内存架构和并行I/O技术，提高频繁项集挖掘算法的并行计算效率。
二、研究内容
研究内容主要包括以下几个方面：
1.探索共享内存架构在频繁项集挖掘算法中应用的方法和技术，探索并行计算下提高计算效率的方法和技术。
2.研究频繁项集挖掘算法并行计算中的I/O瓶颈问题，提高并行I/O技术的应用效率。
3.研究基于不同并行I/O技术的并行计算策略，对比并行I/O和串行I/O的效率差异。
4.设计和实现能够在共享内存架构下高效并行计算的频繁项集挖掘算法。
5.通过大规模实验验证所提出的算法和技术的可行性和实用性。
三、研究意义
频繁项集挖掘在数据挖掘及商业领域得到了广泛应用。互联网和物联网环境下，数据资源规模快速扩大，传统串行算法及计算机环境已经无法适应。本次研究意义在于探讨共享内存架构在频繁项集挖掘并行计算中的应用方法，提高计算效率，解决大规模数据处理问题。同时，提高并行I/O技术的应用效率，缩短运算时间，为频繁项集挖掘算法提供更好的支持和应用平台。
四、研究方案
（1）理论研究：
通过文献资料查阅、相关研究成果复现和讨论等形式，了解和掌握频繁项集挖掘算法的基本思路、流程和研究方向；深入分析频繁项集挖掘算法在并行计算中的特点和难点，探究并行计算的优化方案。
（2）算法设计与实现：
基于共享内存架构和并行I/O技术研究，实现高效的并行计算算法；结合实验数据不断优化调整算法，进一步提高并行计算效率。
（3）实验验证：
以真实大规模数据为基础，检验和验证新算法的有效性和实用性；比较不同并行I/O技术和共享内存架构下的计算方案，验证其对算法运行效率的影响效果。
（4）文章撰写：
总结研究工作成果，撰写相应的学术论文，发表在相关学术会议和期刊上，推动该领域的发展。
五、预期成果
通过本次研究，预期实现以下成果：
1.验证共享内存架构在频繁项集挖掘算法并行计算中的有效性。
2.提出一种基于并行I/O技术的优化并行计算策略，减少I/O瓶颈，提高应用效率。
3.设计实现高效的并行算法，验证在大规模数据处理中优化及并行计算的作用。
4.全面分析探讨频繁项集挖掘算法的并行计算技术和应用，推动并行计算与频繁项集挖掘领域的应用与发展。
六、研究计划及进度安排
（1）第一阶段（1-2月）：研究任务规划、文献和研究成果收集、实验环境搭建。
（2）第二阶段（3-6月）：深入研究频繁项集挖掘算法的并行化和相关算法优化问题，探索并行计算方案和应用，为后续研究打下基础。
（3）第三阶段（7-10月）：设计和实现高效的并行计算算法，结合实验数据不断优化算法。
（4）第四阶段（10-12月）：实验数据验证，并对优化的算法进行总结归纳，组织撰写论文。
七、参考文献
[1]HanJ,PeiJ,KamberM.Datamining:Conceptsandtechniques[M].Elsevier,2006.
[2]LiuJ,LiG,ShaoL,etal.Aparallelalgorithmforminingassociationrulesonlarge-scaledata[J].IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems,2017,28(1):139-152.
[3]ChenP,YuanX,HeB.DiscoveringfrequentpatternsinbiologicalsequenceswithMapReduceonacloudcomputingplatform[J].BMCbioinformatics,2014,15(1):1-3.
[4]RenJ,QianW,LiQ,etal.ParallelizingApriorialgorithmonmodernmulticoresystems[J].JournalofSystemsandSoftware,2013,86(3):699-708.
[5]ZhuY,GuoP,YuY,etal.Implementat