GPU异构计算下的关联规则挖掘：增量式算法与性能分析

"本文主要探讨了基于GPU异构计算的关联规则挖掘算法及其在增量式情况下的应用。关联规则挖掘是数据分析的重要手段，用于发现数据中的频繁项集和潜在关联，常应用于购物篮分析。文章介绍了Apriori算法的基础，FUP增量式关联规则挖掘算法，并详细讲解了如何利用CUDA在GPU上加速支持度计算。此外，还讨论了数据预处理、候选项生成、支持度计数的方法以及优化策略。最后，进行了性能比较和对算法缺陷的总结。" 关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中项目之间的有趣关系，如在零售业中，哪些商品经常一起被购买。购物篮分析是这一领域的典型应用，通过分析顾客购买的商品组合，帮助企业制定销售策略。 Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法，它遵循“频繁项集一定是其子集频繁”的原则，通过迭代生成并检查候选频繁项集，避免了无用的计算。然而，随着数据量的增长，Apriori的效率会显著下降。 为了应对大数据场景，文章引入了GPU异构计算，使用CUDA编程模型在GPU上并行计算支持度，极大地提高了计算速度。在数据预处理阶段，可能采用字典树（如Trie树）结构来高效地生成候选项集。接着，利用GPU并行计算能力，快速计算每个候选项集的支持度，这通常涉及大量事务的并行扫描和计数。 FUP（Fixed Update Pattern）增量式关联规则挖掘算法则是针对数据动态变化的一种优化策略。在数据流或持续更新的数据库中，不需重新遍历整个数据集，只需处理新增或修改的部分，从而减少了计算量。 支持度和置信度是评估关联规则强度的关键指标。支持度衡量规则在数据集中的普遍程度，而置信度则表示在满足前件的情况下后件发生的概率。两者通常设定阈值，只有超过这些阈值的规则才被认为是有趣的。 文章还简要讨论了算法优化，可能包括减少内存访问、改进并行化策略等。性能比较部分对比了传统方法与GPU加速后的效果，展示了GPU计算在关联规则挖掘中的优势。最后，总结了算法存在的局限性，例如GPU计算可能带来的额外开销，以及如何进一步优化这些问题。 本文深入研究了GPU异构计算在关联规则挖掘中的应用，提供了一种高效处理大规模数据的解决方案，并探讨了在增量数据上的应用，对于理解和改进大数据环境下的关联规则挖掘算法具有重要价值。