【摘 要】
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从海量数据库中挖掘关联规则是数据挖掘中的一个重要的问题，由于计算量大，I/O操作频繁，即使对算法进行了优化，在单处理机上使用串行算法进行挖掘所需要的时间可能也是无法接受的，因此必须依靠高性能并行计算来有效地完成挖掘任务。本文设计了两种基于共享存储系统的并行Apriori算法，并在SMP高性能计算机上实现了这两种算法。通过对实验数据分析，以及与传统算法的比较，认为基于局部数据库的并行算法的性能较优。
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥 230009
【出 处】
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全国第19届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2008)
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从海量数据库中挖掘关联规则是数据挖掘中的一个重要的问题，由于计算量大，I/O操作频繁，即使对算法进行了优化，在单处理机上使用串行算法进行挖掘所需要的时间可能也是无法接受的，因此必须依靠高性能并行计算来有效地完成挖掘任务。本文设计了两种基于共享存储系统的并行Apriori算法，并在SMP高性能计算机上实现了这两种算法。通过对实验数据分析，以及与传统算法的比较，认为基于局部数据库的并行算法的性能较优。
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