关联规则挖掘算法的多核并行优化  

Matrix compression based on multi-core TBB parallel algorithms for mining association rules

作　　者：吴华平[1] 郑晓薇[1] 张建强[1] 

机构地区：[1]辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连116081

出　　处：《微型机与应用》2011年第1期4-6,9,共4页Microcomputer & Its Applications

基　　金：国家自然科学基金项目(No.60603047)

摘　　要：分析了并行关联规则挖掘算法存在的不足,提出了一种改进的关联规则挖掘的多核并行优化算法。该算法对Apriori算法的压缩矩阵进行了改造,并在多核平台下利用OpenMP技术和TBB技术对串行程序进行循环并行化和任务分配的并行化设计,最大限度地实现并行关联规则挖掘。This paper analyzes the parallel algorithm for mining association rules exist, the paper proposes an improved multi- core parallel association rule mining algorithm. The algorithm transforms the compression matrix of Apriori algorithm, and uses OpenMP and TBB technology under muhi-core platform to complish cycle of serial procedures and task allocation in parallel of parallel design, to maximize the parallel association rule mining.

关 键 词：关联规则 APRIORI算法 频繁项集矩阵 OPENMP TBB 多核并行 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]