Denna artikel presenterar en undersökning av state-of-the-art i parallella och distribuerade förening regel gruvdrift (ARM) algoritmer. Detta är mycket nödvändigt med tanke på vikten av föreningsregler för datautvinning, och med tanke på den enorma mängd forskning det har lockat under de senaste åren. Denna artikel ger en taxonomi av extant association mining metoder, som karakteriserar dem enligt databasformat, sök och uppräkning tekniker som används, och beroende på om de räknar upp alla eller bara maximal mönster, och deras komplexitet i fråga om antalet databassökningar. I undersökningen anges tydligt hur de parallella och distribuerade ARM-algoritmerna utformas baserat på den plattform som används (distribuerad eller delad minnesbild), vilken typ av parallellism som utnyttjas (uppgift eller data) och vilken lastbalanseringsstrategi som används (statisk eller dynamisk). Ett stort antal parallella och distribuerade ARM-metoder ses över och grupperas i relaterade tekniker. Det visas att det finns några få dominerande paradigm, medan de andra teknikerna föreslår optimeringar över dessa bassystem. Det finns två mål i den här undersökningen. Den första är att fungera som referens för både forskare och praktiker som är intresserade av den senaste tekniken parallellt och distribuerat ARM-metoder. Det andra är att lyfta fram utmaningar och öppna forskningsproblem inom detta spännande område.
En undersökning om parallell och distribuerad förening regel gruvdrift görs av Mohammed J.Zaki REF.
Parallel and Distributed Association Mining: A Survey
{'venue': 'IEEE Concurrency', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}