并行频繁子图挖掘算法：效率与可行性研究

本文主要探讨的是"一种有效的并行频繁子图挖掘算法"，由陈晓云、赵娟、邢乔金、陈鹏飞和刘国华等作者合作完成。研究背景是基于对并行频繁项集挖掘算法的深入分析，针对现有算法的不足，他们提出了一个创新的解决方案。该算法采用主从节点处理模式，即在处理过程中，主节点负责生成频繁子树集，然后这些子树集被分发到从节点上进行并行处理，从而生成频繁子图。这种并行化设计旨在提高算法的效率和并行计算能力。 文章的关键技术在于如何有效地划分任务和同步数据，以避免数据冗余和冲突。通过将大规模的数据集分解成多个小部分，每个节点可以在独立处理的同时协同工作，减少了整体计算的时间复杂度。这在大数据环境下尤其重要，因为传统的串行方法可能无法在合理时间内处理海量的数据。 研究还涉及到两个关键概念：并行化和频繁子图。并行化是一种计算机编程模型，通过将任务分解到多个处理器或计算单元上同时执行，以加速处理过程。而频繁子图则是图论中的一个概念，指的是在数据集中频繁出现的子结构，对于社交网络分析、生物网络挖掘等场景具有重要意义。 文章的实验部分验证了所提出的并行频繁子图挖掘算法的有效性和可行性。实验结果表明，相较于传统的串行算法，该并行算法在处理大规模数据时表现出显著的速度提升和资源利用率优化，从而证明了其在实际应用中的价值。 这篇论文不仅介绍了新的并行挖掘算法的设计原理，而且还通过实验证明了其在实际问题解决中的优越性，对于推动并行计算在频繁子图挖掘领域的应用和发展具有重要的理论和实践意义。对于那些关注数据挖掘特别是图数据分析的科研人员和工程师来说，这篇文章提供了有价值的参考和技术借鉴。