分布式序列模式挖掘：FDMSP算法的性能优化与应用

"基于分布式序列模式的算法研究主要探讨了在分布式计算环境中如何高效地挖掘序列模式的问题。赵美红在其论文中，针对海量数据的分布式系统提出了Fast Distributed Mining of Sequential Patterns (FDMSP)算法。论文首先对分布式环境下序列模式的特性进行了深入分析，强调了在分布式系统中，由于数据的分布式性质，传统单机挖掘算法无法获取全局有效的序列模式。 算法的核心在于采用前缀投影技术来划分模式搜索空间，这种方法允许通过减少候选序列的数量，降低I/O、内存和通信开销。通过局部约减、选举约减和计数约减等策略，FDMSP算法能够在保持高效性的前提下，异步执行三个子过程，进一步优化资源利用率。这种设计特别适合于大规模数据集，比如局域网环境，因为它显著降低了集中所有数据进行挖掘带来的通信成本。 实验结果显示，相比于将所有数据集中后使用传统的GSP算法，FDMSP在68.5%到99.5%的场景下表现出了更好的性能。此外，该算法还展示了良好的可扩展性，意味着它能适应数据量的增长而保持挖掘效率。论文的关键点包括数据挖掘、序列模式和分布式算法的研究，这些问题的解决对于提升分布式系统中大规模数据处理的能力具有重要意义。 赵美红的研究为分布式序列模式挖掘提供了一种创新的解决方案，它不仅提高了处理效率，而且在面对海量数据时显示出了强大的适应性和优势，为实际应用中的数据挖掘提供了新的思考方向。"