在平行機器架構上擷取高頻項目組

Generating Frequent Itemsets in Parallel Machines

在探勘關聯規則的過程中，首先必須找出滿足最小支持度的項目組，稱之為高頻項目組，是探勘效率上的瓶頸所在，因此，如何提昇擷取高頻項目組的執行效率，即成為探勘關聯規則最重要的研究主題之一。在本篇論文中，我們在兩個平行機器架構上，分別提出兩個演算法來擷取高頻項目組：一是在一個高度為n-1 之完整二元樹的網路架構下，執行次數只須m+n-1 次的平行演算法，n 為全部項目的個數，m 為全部交易資料的數目；另一是在一個n-維超立方體的網路架構下，執行次數只須m+n 次的平行演算法。而且，兩個演算法都只須讀取每筆交易資料兩次，即可擷取出全部的高頻項目組。