GPU加速的并行关联规则挖掘算法研究

"基于GPU的并行关联规则挖掘算法的设计与实现" 在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一项核心任务，它旨在从大规模数据集中发现项集之间的有趣关联或频繁模式，以此来提供有价值的业务洞察。这篇由张旭和高占春撰写的论文探讨了一种创新方法，即利用图形处理单元（GPU）的并行计算能力来优化这一过程。 传统的关联规则挖掘算法通常在中央处理器（CPU）上运行，而CPU主要设计为执行串行计算任务。然而，随着大数据时代的到来，处理海量数据的需求不断增长，GPU因其并行计算能力的优势，成为了加速计算密集型任务的理想选择。GPU具有大量核心，能够同时处理多个线程，这使得它们在并行计算场景下展现出卓越的性能。 论文中，作者提出了一个基于GPU的并行关联规则挖掘算法。这一算法重新设计了数据存储方式和计算模型，以适应GPU的架构。通过将数据分布到GPU的多个核心上，算法能够并行地执行频繁项集的生成和剪枝过程，显著提升了挖掘速度。此外，GPU的高存储带宽也允许快速读取和写入大量数据，进一步提高了效率。 关联规则挖掘的基本步骤包括Apriori算法的事务数据库扫描、频繁项集生成、候选项集生成以及规则生成。在GPU环境下，这些步骤可以被分解为可并行的任务，例如，可以同时处理多个事务以找出频繁项，或者并行地检查候选项集的频繁性。这种方法不仅减少了总的计算时间，而且对于实时或近实时的数据分析尤其有利。 论文的关键贡献在于，通过利用GPU的特性，解决了关联规则挖掘中的计算瓶颈问题，实现了高效的并行处理。相比于仅使用CPU的传统算法，基于GPU的实现能够在保持准确性的前提下，显著提升挖掘速度，这对于处理大规模数据集来说是一个巨大的进步。 关键词：关联规则挖掘，GPU，并行计算。这篇研究不仅对理论上的并行算法设计有所贡献，还对实际应用中的数据挖掘流程优化提供了实用指导，特别是对于那些需要实时分析大量数据的领域，如零售业的销售预测、医疗领域的疾病模式识别等。 这篇论文深入探讨了如何利用GPU的并行计算优势来改进关联规则挖掘的过程，对于理解GPU在数据挖掘中的潜力，以及未来在大数据分析领域的应用，都具有重要的参考价值。