HPFP-Miner：并行频繁项集挖掘新算法

"HPFP-Miner: 一种新并行化的频繁项集挖掘算法，通过高效地在处理器间划分频繁元素列表来减少通信开销，具有良好的可扩展性和性能。" 频繁项集挖掘（Frequent Itemset Mining）是数据挖掘领域中的核心问题，它涉及到在大规模数据集中发现出现频率超过预设阈值的项集。这一过程对于关联规则学习、市场篮子分析、模式发现等应用至关重要。传统的方法如Apriori算法需要多次扫描数据库，对于大型数据库而言，效率较低且不适用于分布式或并行计算环境。 HPFP-Miner是由陈晓云、何艳珊等人提出的一种新颖的并行化频繁项集挖掘算法，它基于FP-Growth算法进行改进。FP-Growth是一种高效的挖掘算法，其核心是构建一个频繁项的前缀树（FP-Tree），然后通过反向投影来挖掘频繁项集，减少了大量的数据库扫描次数。然而，原始的FP-Growth并不适合大规模并行计算。 HPFP-Miner针对这一问题，提出了在处理器之间有效划分频繁元素列表的策略，从而降低了通信开销。通过这种方式，算法能够在多处理器系统上并行执行，提高了挖掘速度，尤其对于大数据集，这种并行化处理能够显著提升性能。实验结果表明，HPFP-Miner具有良好的可扩展性，随着处理器数量的增加，性能可以线性提升，解决了大数据库挖掘的效率瓶颈。 关键词：频繁项集、并行、FP-Growth、HPFP-Miner 1. 引言 频繁项集挖掘在数据挖掘领域的关键地位在于其能发现数据集中的隐藏模式，这些模式可以用于商业智能、用户行为分析等多个领域。然而，面对日益增长的数据量，单机算法的效率无法满足需求，因此并行和分布式算法的研究成为必然趋势。HPFP-Miner正是为了应对这一挑战，通过优化并行处理机制，实现了高效的大规模数据挖掘。 2. HPFP-Miner算法原理 HPFP-Miner的核心思想是将FP-Growth算法的构建和遍历过程并行化。首先，算法将频繁项集列表分割成多个部分，分配到不同的处理器上，每个处理器独立构建FP-Tree。接着，通过高效的通信协议，处理器间进行必要的信息交换，完成反向投影。这样既避免了重复扫描数据库，又减少了处理器间的通信成本。 3. 实验与评估 实验部分对比了HPFP-Miner与其他并行挖掘算法的性能，验证了其在处理大型数据集时的优越性。通过不同规模的数据集和处理器配置，展示了HPFP-Miner的可扩展性和高效率。 4. 结论与未来工作 HPFP-Miner的提出为频繁项集挖掘提供了一种新的并行解决方案，它在保持挖掘准确性的同时，显著提升了处理速度。未来的研究可能会进一步优化通信策略，探索更适应大规模分布式环境的并行算法，以满足更大规模数据集的挖掘需求。 HPFP-Miner是一种针对大数据集的高效并行频繁项集挖掘算法，它结合了FP-Growth的优势，并通过巧妙的并行化策略降低了通信成本，为数据挖掘领域提供了有价值的工具。