并行闭频繁项集挖掘：基于后缀项表的优化算法

"该论文研究了一种基于后缀项表的并行闭频繁项集挖掘算法，旨在提高在MapReduce框架下的数据挖掘效率。通过引入后缀项表和闭频繁项集的概念，算法减少了不同组件间的数据传输，从而提升了挖掘速度。实验结果证明，这种方法能有效地缩短平均挖掘时间，尤其在处理高维大数据时表现出良好的性能。该研究受到国家自然科学基金等项目的资助，并由唐颖峰和陈世平等人进行，他们的主要研究方向包括云计算和数据挖掘。" 详细知识点解释： 1. 频繁项集挖掘：频繁项集挖掘是数据挖掘领域的一个重要概念，主要是找出数据库交易中频繁出现的项集合。这些项集合满足用户定义的支持度阈值，用于发现数据中的关联规则或模式。 2. 并行挖掘算法：在大数据环境下，传统的单机挖掘算法效率较低，因此出现了并行挖掘算法。这些算法利用分布式计算框架，如MapReduce，将数据分割并行处理，显著提高了挖掘速度。 3. MapReduce：Google开发的一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算。Map阶段将数据分片并应用映射函数，Reduce阶段则聚合映射结果，执行 Reduce 函数以得出最终答案。 4. 闭频繁项集：闭频繁项集是一种特殊的频繁项集，其任何真子集都不是频繁的。换句话说，如果一个项集是闭的，那么它包含的所有项的组合都是频繁的，这简化了模式发现过程，因为不需要检查所有子集。 5. 后缀项表：后缀项表是本文提出的一种数据结构，用于存储项集的后缀信息，帮助减少在并行挖掘过程中各组件间的数据传输。通过使用后缀项表，可以更有效地识别哪些项集是闭的，从而优化计算流程。 6. 实验与性能评估：论文中提到的实验结果表明，基于后缀项表的并行闭频繁项集挖掘算法能够有效缩短挖掘时间，特别是在处理高维大数据时，这体现了算法的高效性和适应性。 7. 应用场景：这种算法适用于需要快速发现大规模数据中隐藏模式的场景，如市场篮子分析、网络日志分析、医学记录挖掘等。 8. 作者贡献：唐颖峰和陈世平作为主要研究人员，他们的工作集中在云计算和数据挖掘领域，提出的算法结合了理论与实践，为并行数据挖掘提供了新的解决方案。 9. 研究背景：该研究是在国家自然科学基金和上海市相关项目的资助下进行的，表明该领域的研究受到了学术界和政府的支持，具有较高的学术价值和实际意义。