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基于集群环境的并行频繁子图挖掘算法PG-Miner研究的综述报告.docx

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上传人:niuww 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于集群环境的并行频繁子图挖掘算法PG-Miner研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于集群环境的并行频繁子图挖掘算法PG-Miner研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于集群环境的并行频繁子图挖掘算法PG-Miner研究的综述报告随着云计算、大数据等技术的快速发展,为了提高数据处理的效率和速度,研究人员提出了许多基于集群环境的并行频繁子图挖掘算法,其中PG-Miner是一种非常有效的算法。PG-。其主要思想是通过在集群环境中并行地挖掘频繁子图,从而提高算法的效率和速度。它采用了一种完全分布式的策略,可以在一系列的计算节点上同时处理不同的数据块,最终将结果合并为一个全局结果。相比于传统的单机算法,它在处理大规模数据集时表现更为优异。PG-Miner算法的核心是基于一种称为GSPAN的子图挖掘算法进行改进和扩展。GSPAN算法是一种递归的子图挖掘算法,通过不断地扩展一个候选子图,最终找到频繁的子图。PG-Miner通过将GSPAN算法与并行计算相结合,能够同时处理不同的数据块,最终将结果合并为一个全局结果。在PG-Miner中,为了能够有效地利用计算资源,计算节点之间需要共享计算负载,并通过一些任务分配和数据通信的策略来最小化计算时间。具体来说,PG-Miner算法的实现分为两个阶段。首先,在第一阶段中,PG-Miner将数据集分割成大小相等的数据块,并将它们分配到不同的计算节点进行处理。每个计算节点都将使用GSPAN算法在其分配到的数据块上进行处理,并找到其频繁的子图。在这个阶段中,PG-Miner将运用高效的任务分配和动态调度策略,以确保计算负载的均衡和任务的高效执行。在第二阶段中,对所有计算节点找到的频繁子图进行全局合并,并通过额外的筛选过程,从中选择出频繁子图。所有计算节点使用相同的频繁子图发现方法,以确保在不同节点中发现的频繁子图是一致的。在这个阶段中,PG-Miner将使用高效的数据分发和通信策略,以便在保证数据一致性的同时,最小化计算时间和通信开销。根据实验结果显示,PG-Miner算法在各种数据集上都能够取得非常好的效果,而且在大规模数据集上表现尤为突出。比如,对于包含5亿个以上节点的数据集,PG-Miner能够在15分钟内完成挖掘,而传统的单机算法则需要几个小时或甚至更长时间。PG-Miner算法因其高效、易于扩展等优点,被广泛应用于图数据挖掘、社交网络分析等领域。总之,PG-Miner算法是一种非常有效的基于集群环境的频繁子图挖掘算法。通过并行地处理不同的数据块,并最终将结果合并为一个全局结果,能够高效地挖掘大规模数据集中的频繁子图。此外,PG-Miner算法还具有易于扩展和应用广泛等优点,值得我们在实际应用中加以探索和应用。

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