基于眾核的關(guān)聯(lián)分析算法的并行實現(xiàn)與優(yōu)化研究的開題報告

基于眾核的關(guān)聯(lián)分析算法的并行實現(xiàn)與優(yōu)化研究的開題報告一、研究背景和意義隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增大和數(shù)據(jù)來源的不斷增多，在海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息成為了當前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個熱點問題。關(guān)聯(lián)分析作為一種常用的數(shù)據(jù)挖掘方法，能夠在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不同屬性之間的相關(guān)關(guān)系，提供有用的信息來支持決策和計劃制定。然而，關(guān)聯(lián)分析算法面臨著計算量大、運行時間長等問題，如何提高關(guān)聯(lián)分析算法的效率和運行速度成為了當前研究的重點之一。由于關(guān)聯(lián)分析算法中包含了豐富的并行計算內(nèi)容，因此基于并行計算技術(shù)進行優(yōu)化成為了一種解決關(guān)聯(lián)分析算法效率問題的有效途徑。對于關(guān)聯(lián)分析算法的并行優(yōu)化，眾核平臺成為了一種重要的計算加速方式。眾核平臺擁有大量的計算核心和高帶寬的內(nèi)存系統(tǒng)，能夠支持高吞吐量、低延遲的并行計算。因此，基于眾核的關(guān)聯(lián)分析算法并行優(yōu)化成為了當前研究的熱點問題。本研究旨在基于眾核的關(guān)聯(lián)分析算法并行實現(xiàn)與優(yōu)化研究，通過充分利用眾核平臺的并行計算能力，提高關(guān)聯(lián)分析算法的運行效率和速度，為海量數(shù)據(jù)的有效分析提供有力支持。二、研究內(nèi)容和目標本研究的主要內(nèi)容包括：（1）關(guān)聯(lián)分析算法的基本概念和原理：對Apriori、FP-Growth、PrefixSpan等常用的關(guān)聯(lián)分析算法進行深入研究，了解其基本概念和原理，明確關(guān)聯(lián)分析算法的優(yōu)化方向。（2）眾核平臺的特點和優(yōu)勢：針對眾核平臺的特點和優(yōu)勢進行研究，包括眾核架構(gòu)、內(nèi)存系統(tǒng)和通信等方面，為基于眾核的關(guān)聯(lián)分析算法優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。（3）基于眾核的關(guān)聯(lián)分析算法并行實現(xiàn)：針對不同的關(guān)聯(lián)分析算法，設(shè)計并實現(xiàn)基于眾核的并行計算模型，實現(xiàn)算法的并行化。（4）優(yōu)化策略和算法：針對關(guān)聯(lián)分析算法在眾核平臺上存在的瓶頸和問題，提出相應(yīng)的優(yōu)化策略和算法，包括負載均衡、數(shù)據(jù)劃分、任務(wù)劃分等方面，提高算法的并行效率。（5）實驗和評估：通過對經(jīng)典的關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)集進行實驗和評估，分析基于眾核的并行計算模型的性能和效果，并與傳統(tǒng)的串行算法和其他并行算法相比較，驗證研究的有效性和實用性。本研究的目標是實現(xiàn)基于眾核的關(guān)聯(lián)分析算法并行優(yōu)化，提升算法的效率和速度，并為海量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析提供支持。三、研究方法和步驟本研究采用以下方法和步驟：（1）文獻綜述：對關(guān)聯(lián)分析算法和眾核平臺的研究現(xiàn)狀進行綜述和分析，了解目前研究中存在的問題和不足。（2）算法設(shè)計與實現(xiàn)：根據(jù)文獻綜述和研究目標，設(shè)計并實現(xiàn)基于眾核的關(guān)聯(lián)分析算法并行計算模型，包括負載均衡、數(shù)據(jù)劃分和任務(wù)劃分等方面。（3）算法優(yōu)化和評估：針對實現(xiàn)的并行計算模型進行優(yōu)化和調(diào)優(yōu)，包括并行計算效率、內(nèi)存使用等方面，通過對性能和效果進行評估和比較，提高算法的并行性能和效率。（4）實驗及分析：通過對經(jīng)典的關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)集進行實驗和評估，分析基于眾核的并行計算模型的性能和效果，并與傳統(tǒng)的串行算法和其他并行算法相比較，驗證研究的有效性和實用性。四、預(yù)期成果和意義本研究預(yù)期達到以下成果：（1）實現(xiàn)基于眾核的關(guān)聯(lián)分析算法并行化，并在眾核平臺上實現(xiàn)高效的并行計算。（2）提出相應(yīng)的優(yōu)化策略和算法，解決關(guān)聯(lián)分析算法在眾核平臺上存在的問題和瓶頸，提高算法的并行效率。（3）對基于眾核的關(guān)聯(lián)分析算法進行實驗和評估，分析算法的性能和效果，并與傳統(tǒng)的串行算法和其他并行算法進行比較，驗證研究的有效性和實用性。本研究的意義在于：（1）提高關(guān)聯(lián)分析算法的效率和速度，為海量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析提供有力支持。（2）探索眾核平臺在關(guān)