Abstrakt. Frequent Itemset Mining (FIM) är ett av de mest undersökta områdena inom datautvinning. Målet med Frequent Itemset Mining (FIM) är att hitta de vanligaste undergrupperna från transaktionerna i en databas. Många metoder har föreslagits för att lösa detta problem, och Apriori algoritmen är en av de mest kända metoderna för frekventa Postset gruvdrift (FIM) i en transaktionsdatabas. I detta papper, en parallell Frequent Postset Mining Algorithm, som kallas Accelerating Parallel Frequent Postset Mining on Graphic Processors with Sorting (APFMS), presenteras. Denna algoritm använder nya generationens grafiska processenheter (GPU) för att påskynda gruvprocessen. I den användes massiva bearbetningsenheter av GPU för att påskynda den ofta förekommande objektverifieringen på OpenCL-plattformen. De experimentella resultaten visade att den föreslagna algoritmen dramatiskt hade minskat beräkningstiden jämfört med tidigare metoder.
Accelerering Parallel Frequent Itemset Gruvdrift på grafiska processorer med sortering APFMS REF, är en algoritm som använder ny generation GPUs för att påskynda gruvprocessen på openCL-plattform, resultaten visade minskad beräkningstid.
Accelerating Parallel Frequent Itemset Mining on Graphics Processors with Sorting
{'venue': 'NPC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}