并行与分布式关联规则挖掘：一项调查

"上篇的英语原文parallel survey.pdf" 这篇论文主要探讨了并行与分布式关联规则挖掘（Association Rule Mining, ARM）的概览。ARM是一个在计算机科学领域中广泛研究的问题，尤其在大数据分析和数据挖掘中占有重要地位。关联规则挖掘的核心任务是找出数据库记录或事务中频繁出现的项目或属性子集，并且提取出这些子集之间的影响关系规则。 关联规则通常以这样的形式表述：如果一个项目集（如商品A）出现，那么另一个项目集（如商品B）也有较高的概率一同出现。例如，在市场篮子分析中，这种规则可以帮助零售商理解顾客购买行为，如"90%购买产品A的顾客也会购买产品B"。除了零售业，ARM的应用领域还包括客户细分、目录设计、商店布局以及电信预警预测等。 然而，ARM算法面临的主要挑战在于其计算量和I/O（输入/输出）需求大。随着数据维度（项目数量）和大小（交易数量）的增长，需要一种具有可扩展性的算法来处理大规模数据存储。顺序算法在数据维度上的可扩展性不足，因此，论文中提到的并行和分布式计算方法成为了解决这一问题的关键。并行算法能够将任务分解到多个处理器或计算节点上，从而提高处理速度和效率，适应大数据环境。 在并行和分布式ARM算法的设计中，通常会涉及以下关键技术： 1. 数据分区与分布：为了充分利用多处理器资源，数据通常需要被有效地分割和分布在不同的计算节点上。 2. 并行挖掘策略：这包括并行的Apriori算法、FP-Growth算法以及其他优化策略，旨在减少计算和通信开销。 3. 内存管理和通信：在并行环境中，如何高效地管理内存以及协调不同节点间的通信对于性能至关重要。 4. 结果合并与冲突解决：在并行过程中，不同节点可能发现相同的规则，需要有效合并和解决潜在冲突。 5. 可伸缩性和效率评估：通过基准测试和性能模型，评估算法在不同规模数据上的表现。 这篇论文旨在提供对并行和分布式关联规则挖掘的全面调查，深入探讨如何利用并行计算技术克服ARM的计算和I/O挑战，以适应不断增长的数据量和复杂性。通过对这些技术的理解和应用，研究人员和实践者可以开发出更高效、更具可扩展性的数据挖掘解决方案。