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文檔簡介
1、關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中一種基本且重要的模型,其中頻繁模式增長算法(FP-growth算法)是關(guān)聯(lián)規(guī)則里的經(jīng)典算法,但隨著所需處理的數(shù)據(jù)集越來越大,F(xiàn)P-growth算法的挖掘效率變得低下,甚至不能在內(nèi)存中構(gòu)建一棵全局的FP-tree,因此,并行的FP-growth算法就相繼被提出。但傳統(tǒng)的FP-growth并行算法并沒有考慮各個計算子節(jié)點的負載均衡問題,以及節(jié)點間通信消耗的問題。
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在企業(yè)財務(wù)管理中也有很好的應(yīng)用,
2、隨著企業(yè)規(guī)模的不斷壯大,企業(yè)財務(wù)管理變得尤為重要。其中,企業(yè)財務(wù)風(fēng)險分析是企業(yè)財務(wù)管理中的重要一環(huán),目前已有的企業(yè)財務(wù)風(fēng)險分析方法主要是從定性與定量兩個角度考慮,但是都有其不足,而且定量財務(wù)風(fēng)險分析所采用的Apriori算法也不能很好地應(yīng)對海量財務(wù)數(shù)據(jù)所帶來的挑戰(zhàn)。針對上述問題,論文的主要工作如下:
?。?)針對頻繁1-項集F-list分組投影時會造成計算子節(jié)點間負載不均衡以及節(jié)點間存在大量通信傳輸?shù)膯栴},論文提出了兩種優(yōu)化并行
3、算法:
1、基于貪心策略的負載優(yōu)化算法(GFP),該算法用于數(shù)據(jù)水平投影過程中,它利用貪心策略對F-list中的項進行分組,每次根據(jù)局部負載量最優(yōu)策略進行劃分,最終使得各個計算子節(jié)點具有相似的負載量。實驗表明,GFP比傳統(tǒng)的Hash分組方法能更好地實現(xiàn)負載均衡。
2、基于通信量優(yōu)化的FP-growth并行算法(TFP),GFP算法雖然可以解決負載均衡問題,但當某個頻繁項目的最大的條件模式基被投影到其他節(jié)點上時,會出現(xiàn)
4、大量的數(shù)據(jù)傳輸,導(dǎo)致節(jié)點之間的通信量增大。為了解決這一問題,TFP算法在為每個頻繁項目分組時,優(yōu)先考慮將其分到需要最小通信量的節(jié)點上去。實驗表明,TFP算法滿足節(jié)點負載均衡的同時,也保證了節(jié)點之間具有較小的通信量,從而比傳統(tǒng)的FP-growth并行算法效率更高。
(2)針對企業(yè)財務(wù)風(fēng)險定量分析中存在的不足,論文采用并行FP-growth優(yōu)化算法TFP替代Apriori算法,使得財務(wù)風(fēng)險分析系統(tǒng)具有處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力,從而降
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