基于GPU的并行关联规则挖掘算法的设计与实现.docx

基于GPU的并行关联规则挖掘算法的设计与实现
基于GPU的并行关联规则挖掘算法的设计与实现
随着数据量的增大，传统的单CPU处理方法已经不能满足数据挖掘的需求。因此，利用GPU的并行计算能力对关联规则挖掘性能进行加速已经成为一种不可忽视的方法。本文主要介绍了一种基于GPU的并行关联规则挖掘算法的设计与实现。
一、GPU并行计算原理
GPU（GraphicsProcessingUnit）图形处理器，是现代计算机中的一种专用处理器。GPU的出现是为了解决计算机图形处理的需求。随着图形处理需求的不断增加，GPU的计算能力也不断增强，使得其潜在的并行计算能力愈加重要。在GPU并行计算的原理中，GPU主要通过利用纹理内存和共享存储器等特殊硬件资源，来实现高效的数据传输和线程同步。
二、关联规则挖掘问题
关联规则挖掘是数据挖掘领域中进行频繁项集挖掘的一种方法，它基于搜索频繁项集的方法挖掘数据集中不同项之间的关联规则。通过计算每个项集的支持度和置信度，来选择具有较高支持度和置信度的规则。关联规则挖掘的主要应用领域包括商业数据分析、社交网络分析、医疗保健等领域。
三、GPU并行关联规则挖掘算法设计
目前传统的关联规则挖掘算法（如Apriori算法）是基于单CPU的，而GPU则拥有较强的计算能力，因此我们可以通过GPU并行计算的方式来加速关联规则挖掘的过程。下面介绍一种基于GPU的并行关联规则挖掘算法的设计。
1.数据预处理
在GPU并行算法中，我们需要对数据预处理进行优化。具体来说，需要利用GPU的纹理内存进行数据加载和处理，可以减少数据传输次数，降低计算和存储开销。
2.并行化搜索频繁项集
在搜索频繁项集的过程中，可以采用GPU的并行计算能力，在每个线程中同时处理不同的数据块，从而实现高效的并行化搜索。在每个线程中，可以利用共享存储器来存储每个线程的数据块中的频繁项集，并进行合并，得到全局的频繁项集。
3.并行化计算置信度和支持度
在计算置信度和支持度的过程中，可以同样利用GPU的并行计算能力。每个线程可以处理一个规则，同时计算其置信度和支持度。在计算过程中，可以采用共享存储器来存储相邻线程所需的数据，以实现高效的共享计算。
4.合并结果
在并行执行的搜索频繁项集和计算置信度和支持度的过程中，需要将每个线程中的结果进行合并。可以利用GPU的共享存储器和全局存储器来进行数据的传输和存储。
四、GPU并行关联规则挖掘算法实现
本文实现了基于GPU的并行Apriori算法。具体实现中，主要使用了CUDA编程技术。在本算法中，我们将数据集进行分块处理，每个块中包含一个固定数量的数据项。当每个块中频繁项集的搜索和置信度和支持度的计算结束后，我们将结果从每个块中收集起来，合并并存储在全局存储器中。
五、实验结果分析
本文在一台配有GPU的计算机上，对基于GPU的并行Apriori算法进行了实验。实验结果表明，相较于传统的基于CPU串行的Apriori算法，本算法在处理大规模数据集时，能够显著提高执行效率。同时，在处理小规模数据集时，本算法的执行效率也具有较好的性能。
六、总结
本文主要介绍了一种基于GPU的并行关联规则挖掘算法的设计与实现。该算法可以有效地利用GPU的并行计算能力，加速关联规则挖掘的过程，提高算法的执行效率。未来，基于GPU的并行计算技术在数据挖掘领域中将会发挥更加重要的作用。