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基于片上多核的频繁项集并行挖掘算法
标题：基于片上多核的频繁项集并行挖掘算法
摘要：
随着数据量的急剧增加，频繁项集挖掘作为数据挖掘中的一项重要任务，面临着巨大的挑战。在传统的频繁项集挖掘算法中，大规模数据的处理效率较低，时间复杂度较高。此外，传统算法中的串行处理方式也限制了并行计算的应用。为了提高频繁项集挖掘的效率和性能，本文基于片上多核架构，提出了一种并行挖掘频繁项集的算法。
关键词：频繁项集挖掘、片上多核、并行计算、性能优化
1.引言
随着大数据时代的到来，传统的频繁项集挖掘算法已经无法满足日益增长的数据挖掘需求。为了提高频繁项集挖掘的效率和性能，利用片上多核计算的并行处理能力成为一种有效的解决方案。本文旨在提出一种基于片上多核的频繁项集并行挖掘算法，通过并行计算的方式来加速传统频繁项集挖掘算法的执行速度。
2.相关工作
在过去的研究中，有许多频繁项集挖掘的并行算法被提出。其中一些算法采用了分布式计算的方式，通过将数据集分成多个分区来进行并行计算。另一些算法则利用了多核计算架构，将数据并行化处理。不同的并行算法在不同的应用场景下，有着不同的性能指标。本文将重点讨论基于片上多核的频繁项集并行挖掘算法。
3.算法设计
本文提出的基于片上多核的频繁项集并行挖掘算法主要包括以下几个步骤。首先，将数据集划分成多个子集，并分配到不同的核心上进行并行处理。然后，每个核心分别计算其所分配的数据集的频繁项集。接下来，将每个核心计算得到的频繁项集进行合并，得到全局的频繁项集。最后，按照阈值将全局频繁项集进行筛选和排序，输出最终的结果。
4.实验结果
为了验证提出的并行挖掘频繁项集算法的性能，本文进行了一系列的实验。实验结果表明，与传统的串行算法相比，基于片上多核的并行算法在大规模数据集上具有更高的计算效率和更好的并行加速比。此外，实验还表明，算法的性能与核心数量以及数据集大小有关，但是在一定范围内，随着核心数量的增加，算法的性能还有待提高。
5.讨论与展望
本文提出的基于片上多核的频繁项集并行挖掘算法在提高频繁项集挖掘的效率和性能方面取得了显著的成果。但是，仍然存在一些问题有待解决。例如，如何进一步优化算法的性能，如何处理大规模数据集，如何处理高维数据等。这些问题将是未来研究的重点方向。
6.结论
本文提出了一种基于片上多核的频繁项集并行挖掘算法，通过并行计算的方式来加速传统频繁项集挖掘算法的执行速度。实验结果表明，该算法在大规模数据集上具有更高的计算效率和更好的并行加速比。然而，仍有一些问题需要解决，这些问题将成为未来研究的重点。