并行挖掘：基于MapReduce的Top-k高效用模式算法

"这篇论文探讨了基于MapReduce的top-k高效用模式挖掘算法（TKHUP_MaR），旨在解决数据挖掘中面临的大规模数据处理和效率问题。论文指出，传统的基于树结构和效用表结构的算法在挖掘高效用模式时存在效率低和存储需求高的挑战。为应对这些挑战，作者提出了一个并行化的解决方案，即TKHUP_MaR算法，该算法采用两次数据库扫描和三次MapReduce操作来挖掘指定数量的top-k高效用模式。实验结果证实了该算法在并行处理中的有效性。" 在数据挖掘领域，高效用模式挖掘是一种重要的技术，它能够找出数据集中最有价值的模式。传统的挖掘方法，如基于树结构的算法，虽然能有效地寻找模式，但在处理大量候选模式时可能导致性能下降，因为它们需要存储大量的中间结果。另一方面，基于效用表结构的算法在模式增长时需要频繁比较，这也会增加计算负担。 MapReduce是一种分布式计算模型，常用于处理大数据集。论文提出的TKHUP_MaR算法巧妙地利用了MapReduce的并行处理能力，将挖掘任务分解成多个可并行执行的部分，降低了计算复杂性和存储需求。算法分为两个阶段进行数据库扫描，并通过三次MapReduce操作实现模式挖掘的并行化。首先，数据预处理和模式生成在第一次MapReduce中完成；然后，在第二次MapReduce中，进行模式过滤和效用计算；最后，第三次MapReduce则用于确定top-k高效用模式。 论文中提到的实验验证了TKHUP_MaR算法的效率，表明其在处理大规模数据集时，能够在保持准确性的同时，显著减少计算时间和存储开销。这一成果对于处理当前信息社会中的大数据挑战具有重要意义，尤其是在需要快速挖掘高价值模式的场景下，如商业智能、网络安全分析等领域。 该研究由多位学者合作完成，包括专注于数据挖掘和复杂网络的硕士研究生吴倩，计算机网络和数据挖掘领域的副教授王林平，机器学习和数据挖掘方向的硕士研究生罗相洲，以及在网络通信和网络管理有深入研究的教授崔建群和科研管理专家王海。他们的工作不仅提升了数据挖掘的效率，也为未来在MapReduce框架下的并行算法设计提供了参考。 关键词涵盖了数据挖掘的核心概念，包括top-k高效用模式挖掘、MapReduce和并行算法，这些都是当前大数据分析领域的热门话题。这篇论文的贡献在于提供了一种新的并行化解决方案，为高效处理大规模数据集中的高效用模式挖掘问题提供了有效工具。