计算机与数字工程
計算機與數字工程
계산궤여수자공정
Computer and Digital Engineering
2015年
11期
1933-1936
,共4页
规则约束%并行%频繁模式增长%关联规则
規則約束%併行%頻繁模式增長%關聯規則
규칙약속%병행%빈번모식증장%관련규칙
constraint rule%parallel%FP-Growth%association rule
频繁模式增长（FP-Growth）算法是一种以发现频繁项集为基础的关联规则挖掘算法，从实际应用中发现，该算法需要挖掘出全部频繁项集，导致挖掘效率不高，并且无法适应大数据挖掘。因此，在现有研究的基础上，为适应大数据挖掘，进一步提高该算法的效率，论文针对该算法存在的不足，提出一种基于规则约束的并行 FP-Grow th 算法，即在并行计算模式（SIMD-SM ）下对挖掘对象进行规则约束。
頻繁模式增長（FP-Growth）算法是一種以髮現頻繁項集為基礎的關聯規則挖掘算法，從實際應用中髮現，該算法需要挖掘齣全部頻繁項集，導緻挖掘效率不高，併且無法適應大數據挖掘。因此，在現有研究的基礎上，為適應大數據挖掘，進一步提高該算法的效率，論文針對該算法存在的不足，提齣一種基于規則約束的併行 FP-Grow th 算法，即在併行計算模式（SIMD-SM ）下對挖掘對象進行規則約束。
빈번모식증장（FP-Growth）산법시일충이발현빈번항집위기출적관련규칙알굴산법，종실제응용중발현，해산법수요알굴출전부빈번항집，도치알굴효솔불고，병차무법괄응대수거알굴。인차，재현유연구적기출상，위괄응대수거알굴，진일보제고해산법적효솔，논문침대해산법존재적불족，제출일충기우규칙약속적병행 FP-Grow th 산법，즉재병행계산모식（SIMD-SM ）하대알굴대상진행규칙약속。
Frequent-Pattern Growth Algorithm(FP-Growth) is an association rules mining algorithm based on finding frequent itemsets .According to findings from actual applications ,this algorothm need to find out all frequent itemsets .On this account the mining efficiency becomes low and it can not accommodate big date mining .So ,on the basis of existing re-search ,a parallel FP-Growth algorithm is presented to accommodate big date mining and improve the efficiency of original al-gorithm .Parallel computing model(SIMD-SM ) and constraint rules are adopted in the new algorithm .The new algorithm can find out all frequent itemsets and can deal with mass data very well .
