并行挖掘算法

传统的挖掘频繁项集的并行算法存在节点间负载不均衡、同步开销过大、通信量大等问题。针对这些挑战，提出了一种名为多次传送重新分配数据的并行算法（MRPD）。在MRPD算法中，第l步将数据库重新划分成多个组，并根据各节点的需求多次传送这些组。各节点在异步地计算完整组后，可以得到所有频繁项集。理论分析和实验结果均表明，MRPD算法在优化并行频繁项集挖掘中具有显著效果。

为了解决大数据集挖掘效率低、时间消耗大的问题，该研究提出了一种基于Hadoop架构的并行决策树挖掘算法。该算法利用MapReduce并行编程模型，实现了Hadoop架构下SPRINT并行挖掘算法的频繁项集计算。SPRINT算法将原始数据集划分成多个分块，并将其分配给不同的Map进程进行并行计算，从而有效利用系统存储和计算资源。同时，MapReduce计算节点将挖掘结果数据进行汇聚，减少了中间结果数据量，显著缩短了并行挖掘时间。SPRINT算法并行化实验结果表明，Hadoop架构下的SPRINT并行挖掘算法具有良好的可扩展性和集群加速比。

基于 Hadoop 的并行共享决策树挖掘算法挺适合搞大数据挖掘的你去试试看。它不是简单搬个决策树上 Hadoop，而是玩了点花样：一开始用传统属性表结构做并行，但 IO 多到飞起，后面直接优化成混合结构，性能飙升，尤其是 HPSDT 这个版本，数据一大它就越香。嗯，写代码那块没太复杂，理解清楚结构切换就行。

MPI并行实现WARSHALL算法

今天的软件并行程序开发工具与硬件潜力之间存在着一个巨大的软件鸿沟。这些工具需要程序员手动干预以实现代码的并行化。编写并行计算程序需要对目标算法或应用程序进行深入研究，比传统的顺序编程更为复杂。程序员必须了解算法或应用程序的通信和数据依赖关系。本书提供了探索为特定应用程序编写并行计算程序的技术。

随着数据量的激增，传统算法已无法满足大数据挖掘需求，需要采用分布式并行的关联规则挖掘算法。MapReduce作为一种流行的分布式计算模型，因其简单易用、可扩展性强、自动负载平衡和容错性等优势，得到了广泛应用。对现有基于MapReduce的并行关联规则挖掘算法进行分类和综述，分析其优缺点及适用范围，并展望未来研究方向。

HPFP-Miner是一种创新的并行频繁项集挖掘算法，针对数据挖掘中的重要基础问题进行了深入研究。该算法由陈晓云和何艳珊提出，通过优化数据扫描过程，显著提升了效率。

基于CUDA的并行粒子群优化算法 该项目运用CUDA编程模型，将粒子群优化算法的核心计算环节迁移至GPU平台，实现了显著的性能提升。CPU主要负责逻辑控制，而GPU则承担了并行计算的重任，实现了比传统串行方法快10倍以上的加速效果，并且保持了高精度。 优势 加速计算: 利用GPU的并行计算能力，大幅提升算法执行效率。 高精度: 算法在加速的同时，依然保持了结果的精确性。 CPU/GPU协同: CPU负责逻辑控制，GPU专注于并行计算，实现高效分工。 应用领域 该算法可应用于各类优化问题，例如： 函数优化 工程设计 机器学习模型参数调优 路径规划

Apriori 算法在数据挖掘中挺经典的，是在频繁项集的计算上。不过，它的运行时间挺长，是数据量大的时候，这时候多线程并行计算就派上用场了。通过把统计候选项目个数的任务交给多线程来做，这个基于线程并行计算的 Apriori 算法就能显著减少运行时间。实验数据显示，它的效果蛮的，效率大大提升。你要是有类似需求，不妨试试看。毕竟，谁不想让代码跑得更快呢？ 这个算法利用了并行计算的特点，让复杂的计算任务分摊到多个线程中去，缩短了执行时间。如果你正在做频繁项集挖掘，尤其是数据量大时，完全可以尝试一下这个优化版的 Apriori 算法。它不仅提高了效率，还能帮你节省不少计算资源，算得上是性能和效率的双赢

并行随机存取机（PRAM）是计算机科学中的一种理论计算模型，用于设计和分析并行算法。该模型由同步处理器组成，每个处理器具有少量的局部内存，并共享一个大容量的主存储器。在每个时间步长内，每个处理器可以并行访问内存单元进行读写操作或执行本地计算。PRAM模型的变体包括EREW（独占读独占写）、CREW（并发读独占写）和CRCW（并发读并发写），分别控制处理器对内存的访问权限。尽管PRAM模型在实际系统中的应用有限，作为理论框架，它为并行算法的开发提供了重要指导。开发者可以专注于算法逻辑而无需深入考虑网络结构和技术细节。PRAM算法的基本编程构造类似于并行循环结构，用于描述多处理器同时操作内存的场景