Master-Worker模式在并行关联规则挖掘中的应用

"该资源是一篇关于Master-Worker模式的并行关联规则挖掘算法的研究论文，作者为苗锡奎，主要探讨如何利用并行计算提高数据挖掘效率，尤其是在大规模数据库背景下，解决传统方法处理海量数据时面临的计算资源需求大、耗时长的问题。" 在信息技术的飞速发展中，数据库的规模不断扩张，由此产生的海量数据对数据挖掘技术提出了新的挑战。传统的数据挖掘方法在处理这些大规模数据时，不仅需要大量计算资源，还可能导致长时间的运算等待。因此，提高数据挖掘效率成为了亟待解决的问题。 文章提出了一种基于Master-Worker模式的并行数据挖掘算法。在这种模式下，各个并行计算单元通过全局通讯机制进行协同工作，以提升挖掘效率并缩短挖掘时间。Master节点负责任务分配和协调，而Worker节点则执行具体的数据挖掘任务，这种架构有利于实现负载平衡，适应不同的运行环境，并考虑了节点状态的影响。 Master-Worker模式在并行计算中的应用，特别是在数据挖掘领域，能够有效地解决由数据量巨大带来的计算难题。通过并行化处理，可以显著提升数据处理速度，这对于需要实时或近实时分析结果的业务场景尤为重要。并行算法是应对大数据挑战的有效手段，它可以在保持挖掘效果的同时，大幅度减少运算时间。 数据挖掘在各行各业的应用越来越广泛，如工业决策、商业智能等，其关键在于从海量历史数据中发现有价值的信息。面对数据量的持续增长，数据挖掘处理能力的提升至关重要。并行计算结合高性能计算机，为处理大数据集提供了强大的计算能力，同时也提升了分析质量。 并行计算在数据挖掘中的应用有两大主要原因：一是复杂的数据分析算法需要高计算能力，这是并行计算的优势所在；二是处理的数据集规模庞大且增长迅速，需要并行计算来有效处理大量数据。通过挖掘数据挖掘算法的内在并行性，可以显著提升数据挖掘的执行速度，从而更好地服务于决策支持和知识发现。 这篇论文深入研究了Master-Worker模式在并行关联规则挖掘中的应用，为大数据环境下的高效数据挖掘提供了理论基础和技术支持。通过并行计算的策略，可以克服传统方法的局限性，实现更快速、更准确的数据挖掘过程。