一种基于频繁模式有向无环图的数据流频繁模式挖掘算法

频繁模式挖掘中基于FP-growth的算法需要扫描两次事务数据库,预先给定支持度,且不支持时间敏感型数据。本文提出了一种基于频繁模式有向无环图的数据流频繁模式挖掘算法,它根据事务到来的时间给每个事务一个序号,每个事务中的数据项在存储前按数据项的顺序进行调整,频繁模式有向无环图的构建遵循这个顺序并用序号来记录事务与数据项的包含关系,模式增长过程只需要增加有向边上的序号。通过逆向遍历带有相同序号的有向边,产生条件模式基,根据动态定义的阈值抽取条件模式基信息,一次扫描数据库得到频繁模式。实验结果表明,本文算法的执行效率优于FP-growth算法,且存储节点的数目明显减少。

面向并行应用程序的DAG模式复用技术

在并行应用程序设计中可以用有向无环图(DAG)表示子任务之间的依赖关系,从而实现子任务的调度。为此,针对DAG数据驱动模型中的DAG模式复用问题,提出插件式DAG模式图库。将DAG模式图模块和运行时系统模块分离,增强模块的复用性和扩展性。在Easy PDP系统中实现并扩展该模式图库。以棋盘问题为例,证明该技术可降低扩展系统所需的代价。