Uma nova proposta de paralelismo e balanceamento de carga para o algoritmo Apriori
O principal objetivo da mineração de dados é descobrir informações relevantes em conteúdos digitais. O algoritmo Apriori é amplamente utilizado para este objetivo, mas sua versão sequencial tem baixo desempenho quando executado para grandes volumes de dados. Entre as soluções para este problema enco...
| Autores: | , , , |
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| Formato: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2013 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade Federal de Lavras (UFLA) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFLA |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufla.br:1/11504 |
| Acesso em linha: | https://repositorio.ufla.br/handle/1/11504 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Algoritmos computacionais Mineração de dados Balanceamento de carga Computer algorithms Data Mining Load balancing Distributed Parallel Apriori (DPA) Distributed Multithread Apriori (DMTA) |
| Resumo: | O principal objetivo da mineração de dados é descobrir informações relevantes em conteúdos digitais. O algoritmo Apriori é amplamente utilizado para este objetivo, mas sua versão sequencial tem baixo desempenho quando executado para grandes volumes de dados. Entre as soluções para este problema encontra-se a implementação paralela do algoritmo, e entre as implementações paralelas apresentadas na literatura com base no Apriori, destaca-se o DPA (Distributed Parallel Apriori). Este trabalho apresenta o algoritmo DMTA (Distributed Multithread Apriori), que se baseia no DPA, mas explora também o paralelismo em nível de threads, a fim de aumentar o desempenho. Além disso, o DMTA pode ser executado em plataformas de hardware heterogêneo, com diferentes números de núcleos de processamento. Os resultados mostraram que o DMTA supera o DPA, apresenta o equilíbrio de carga entre processos e threads, e é eficaz nas atuais arquiteturas multicores. |
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