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基于众核的关联分析算法的并行实现与优化研究
基于众核的关联分析算法的并行实现与优化研究
随着数据规模的不断增大，关联分析算法在数据挖掘领域中的应用越来越广泛。其中，关联规则挖掘算法是一种典型的关联分析算法，其应用场景包括电商推荐系统、市场营销等多个领域。由于数据量的庞大，传统的串行算法处理效率低下，促使研究者不断尝试寻求高效的并行算法。
近年来，众核技术的发展为并行计算提供了新的思路。众核架构是一种高性能、低功耗的并行计算体系结构，其核心是由大量处理单元组成的异构计算平台。在众核架构上实现关联分析算法，不仅可以提高处理效率，而且可以更好地利用硬件资源。
本文就基于众核的关联分析算法的并行实现与优化研究进行探讨。
一、关联分析算法概述
关联规则挖掘算法是一种典型的关联分析算法，用于挖掘数据中隐含的相关性。给定一个数据集D，其中包含n个项集，每个项集包含k个项，关联规则挖掘算法目标是在数据集中发现所有满足最小支持度和最小置信度要求的项集之间的关联关系。
其中，最小支持度和最小置信度是用户提前设定的参数。最小支持度是指在数据集D中出现次数不小于阈值的项集所占的比例，最小置信度是指满足关联规则(X→Y)的置信度不小于阈值的X项集出现时，相应的Y项集也相对应出现的概率。
关联规则挖掘算法的流程主要包括三个步骤：频繁项集的生成、关联规则的生成和关联规则的评估。其中，频繁项集的生成是算法的核心步骤，其目的是找出满足最小支持度要求的项集。
二、并行实现方案
在众核架构上实现关联规则挖掘算法需要考虑的问题包括线程并行、内存访问优化、数据通信等。本文提出了一种基于OpenCL和MPI的并行实现方案，其流程图如下所示：
1.数据分割：将数据集平均分配给各个核心上的线程，确保每个线程都可以处理足够数量的数据。
2.频繁项集的生成：对于每个核心，采用Apriori算法生成频繁项集。由于Apriori算法是一种候选消耗的算法，所以采用大规模的并行对所有的候选频繁项集进行计数。
3.关联规则的生成：采用高效的关联规则挖掘算法，将频繁项集转换为规则，并生成所有可能的规则。然后使用并行计数方法计算每个规则的支持度，并筛选出满足最小支持度要求的规则。
4.关联规则的评估：对每个规则进行评估，计算置信度并筛选出满足最小置信度要求的规则。
5.结果合并：使用MPI将每个核心生成的频繁项集和关联规则的结果合并。
三、优化方法
在实现过程中，还需要针对众核架构进行优化，以提高算法的性能。
1.任务分配优化：如何将数据合理分配到各个核心是并行算法性能优化的关键。其中，数据的大小、分配方式和核心数是影响任务分配的三个主要因素。
2.通信优化：并行计算中往往会出现数据通信的问题，会影响算法的性能。为了减小通信开销，可以采用全局计数器和分布式计数器等方法。
3.内存访问优化：频繁项集的生成过程中，涉及大量的数组交换。为了减小数据拷贝的时间开销，需要采用合适的内存布局等技术。
4.多级并行优化：并行算法的性能还可以通过多级并行来进一步提升。多级并行需要通过合理的线程分配、任务分割等手段来进行实现。
四、总结
本文主要介绍了基于众核的关联分析算法的并行实现与优化研究，为了提高计算效率，我们采用了OpenCL和MPI等技术进行实现。同时，还对算法运行过程进行了优化，包括任务分配优化、通信优化、内存访问优化等手段。通过实验证明了并行算法的效率明显高于传统的串行算法，可在处理大量数据时提供更好的计算性能。