基于众核的关联分析算法的并行实现与优化研究的开题报告

基于众核的关联分析算法的并行实现与优化研究的开题报告一、研究背景和意义随着数据规模的不断增大和数据来源的不断增多，在海量数据中挖掘出有价值的信息成为了当前数据分析领域的一个热点问题。关联分析作为一种常用的数据挖掘方法，能够在数据中发现不同属性之间的相关关系，提供有用的信息来支持决策和计划制定。然而，关联分析算法面临着计算量大、运行时间长等问题，如何提高关联分析算法的效率和运行速度成为了当前研究的重点之一。由于关联分析算法中包含了丰富的并行计算内容，因此基于并行计算技术进行优化成为了一种解决关联分析算法效率问题的有效途径。对于关联分析算法的并行优化，众核平台成为了一种重要的计算加速方式。众核平台拥有大量的计算核心和高带宽的内存系统，能够支持高吞吐量、低延迟的并行计算。因此，基于众核的关联分析算法并行优化成为了当前研究的热点问题。本研究旨在基于众核的关联分析算法并行实现与优化研究，通过充分利用众核平台的并行计算能力，提高关联分析算法的运行效率和速度，为海量数据的有效分析提供有力支持。二、研究内容和目标本研究的主要内容包括：（1）关联分析算法的基本概念和原理：对Apriori、FP-Growth、PrefixSpan等常用的关联分析算法进行深入研究，了解其基本概念和原理，明确关联分析算法的优化方向。（2）众核平台的特点和优势：针对众核平台的特点和优势进行研究，包括众核架构、内存系统和通信等方面，为基于众核的关联分析算法优化奠定基础。（3）基于众核的关联分析算法并行实现：针对不同的关联分析算法，设计并实现基于众核的并行计算模型，实现算法的并行化。（4）优化策略和算法：针对关联分析算法在众核平台上存在的瓶颈和问题，提出相应的优化策略和算法，包括负载均衡、数据划分、任务划分等方面，提高算法的并行效率。（5）实验和评估：通过对经典的关联分析数据集进行实验和评估，分析基于众核的并行计算模型的性能和效果，并与传统的串行算法和其他并行算法相比较，验证研究的有效性和实用性。本研究的目标是实现基于众核的关联分析算法并行优化，提升算法的效率和速度，并为海量数据的关联关系分析提供支持。三、研究方法和步骤本研究采用以下方法和步骤：（1）文献综述：对关联分析算法和众核平台的研究现状进行综述和分析，了解目前研究中存在的问题和不足。（2）算法设计与实现：根据文献综述和研究目标，设计并实现基于众核的关联分析算法并行计算模型，包括负载均衡、数据划分和任务划分等方面。（3）算法优化和评估：针对实现的并行计算模型进行优化和调优，包括并行计算效率、内存使用等方面，通过对性能和效果进行评估和比较，提高算法的并行性能和效率。（4）实验及分析：通过对经典的关联分析数据集进行实验和评估，分析基于众核的并行计算模型的性能和效果，并与传统的串行算法和其他并行算法相比较，验证研究的有效性和实用性。四、预期成果和意义本研究预期达到以下成果：（1）实现基于众核的关联分析算法并行化，并在众核平台上实现高效的并行计算。（2）提出相应的优化策略和算法，解决关联分析算法在众核平台上存在的问题和瓶颈，提高算法的并行效率。（3）对基于众核的关联分析算法进行实验和评估，分析算法的性能和效果，并与传统的串行算法和其他并行算法进行比较，验证研究的有效性和实用性。本研究的意义在于：（1）提高关联分析算法的效率和速度，为海量数据的关联关系分析提供有力支持。（2）探索众核平台在关