DMTA：MPI和OpenMP并行实现Apriori算法的开源项目

资源摘要信息:"DMTA（分布式多线程Apriori）是针对Apriori算法的一个并行实现版本。Apriori算法是一种用于关联规则学习的经典算法，广泛应用于数据挖掘领域，特别是在市场篮分析中，用于找出频繁项集和关联规则。然而，随着数据量的增大，Apriori算法在性能和效率上面临着挑战，尤其是在单机环境下。为了克服这些挑战，研究人员提出了DMTA，通过在多个处理器之间实现并行计算，提升了算法处理大规模数据集的能力。 DMTA采用的技术主要包括MPI（消息传递接口）和OpenMP（开放多处理器编程接口）。MPI是一种支持分布式内存系统的消息传递并行编程模型，适用于多处理器和跨网络的集群系统。通过MPI，DMTA能够在不同计算节点间传递消息，从而在节点间分配计算任务，实现负载平衡，提高数据处理的效率。 OpenMP则是一种基于共享内存系统的并行编程接口，它通过编译器指令、库函数和环境变量来实现多线程编程。在DMTA中，OpenMP能够使得在同一计算节点上的多核处理器之间实现高效的并行计算。这种在同一物理设备上的并行计算可以减少通信开销，加速频繁项集的计算过程。 DMTA项目的开发受到了在拉夫拉斯联邦大学计算机科学系工作的专家们的指导，包括Marluce Rodrigues Pereira、Ahmed Ali Abdalla Esmin和Denilson Alves Pereira。这些研究人员为DMTA的设计和实现提供了理论支持和技术指导。 该项目的研究成果已被发表在FSMA信息系统杂志上，并且开源代码可在提供的网址中获取。通过开源的方式，该项目的研究成果可以被全球的研究人员和开发者免费使用、测试和改进，这对于推动并行数据挖掘算法的发展具有重要意义。 总的来说，DMTA项目通过MPI和OpenMP技术，将Apriori算法从串行计算扩展到并行计算，显著提升了算法的性能和处理大规模数据集的能力。这种并行化的实现对于需要在大数据环境下执行数据挖掘任务的领域具有极大的应用价值和推广潜力。"