Pháp triển các giải thuật song song trong khai phá luật kết hợp

Tóm tắt Pháp triển các giải thuật song song trong khai phá luật kết hợp: ... va` die`ˆu kieˆ.n co . so.’ cu’a no´ deˆ’ sa’n sinh taˆ´t ca’ ca´c maˆ˜u phoˆ’ bieˆ´n lieˆn quan, vo´.i n la` soˆ´ ta´c vu. . Cho W = {w1, w2, . . . , wn} la` taˆ.p tro.ng soˆ´ vo´ .i wi = weight(ti) la` khoˆ´i lu.o.. ng coˆng vieˆ.c deˆ’ xu.’ ly´ ta´c vu. ti cho deˆ´n khi keˆ´t thu´c. Tro.ng ...ma˘.c da`ˆu chu´ng chı’ kha´c nhau ve`ˆ soˆ´ deˆ´m doˆ. hoˆ˜ tro . . . Nhu˜ .ng du.`o.ng di na`y co´ theˆ’ du.o.. c keˆ´t ho . .p va`o trong moˆ. t du .`o.ng di duy nhaˆ´t vo´.i soˆ´ deˆ´m la` toˆ’ng soˆ´ deˆ´m cu’a taˆ´t ca’ ca´c du.`o.ng di. Keˆ´t qua’ cuoˆ´i cu`ng khoˆng bi. a’nh hu .o.’...a`ˆn que´t thu´. hai maˆ˜u die`ˆu kieˆ.n co . so.’ . Khi xaˆy du.. ng ma traˆ.n deˆ´m doˆ´i vo´ .i FP-Tree Tχ (χ 6= ∅), khoˆng co´ su.. trao doˆ’i thoˆng tin giu˜ .a ca´c boˆ. xu .’ ly´ v`ı caˆy va` maˆ˜u die`ˆu kieˆ.n co . so.’ ca`ˆn thieˆ´t deˆ’ xaˆy du.. ng caˆy hieˆ.n dieˆ.n trong cu`ng ...

pdf17 trang | Chia sẻ: havih72 | Lượt xem: 178 | Lượt tải: 0download
Nội dung tài liệu Pháp triển các giải thuật song song trong khai phá luật kết hợp, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
tr`ınh
cu’a die`ˆu kieˆ.n co
. so.’ doˆ´i vo´.i moˆ. t mu. c deˆ’ sa’n sinh taˆ´t ca’ ca´c maˆ˜u phoˆ’ bieˆ´n lieˆn quan. Do do´
t´ınh ha.t cu’a ta´c vu. du
.o.. c xa´c di.nh bo
.’ i soˆ´ bu.´o.c la˘.p deˆ’ sa’n sinh ca´c maˆ˜u die`ˆu kieˆ.n co
. so.’ . Deˆ’
xa´c di.nh t´ınh ha.t cu’a ta´c vu. co´ nhieˆ.u qua’ nhu
. theˆ´ na`o doˆ´i vo´.i hieˆ.u na˘ng song song, xe´t t`ınh
huoˆ´ng khi moˆ. t boˆ. xu
.’ ly´ phu.c vu. ca´c yeˆu ca`ˆu coˆng vieˆ.c. Moˆ.t boˆ. xu
.’ ly´ dang hoa.t doˆ.ng Pi co´
theˆ’ phu. c vu. ca´c yeˆu ca`ˆu coˆng vieˆ.c sau khi no´ da˜ hoa`n tha`nh vieˆ.c xu
.’ ly´ moˆ.t ta´c vu. trong khoˆ´i
cu’a no´. Neˆ´u tro.ng soˆ´ cu’a ta´c vu. na`y qua´ nho’ , lu
.o.. ng truye`ˆn thoˆng co´ theˆ’ ta˘ng theˆm bo
.’ i v`ı
moˆ. t soˆ´ lu
.o.. ng lo´
.n ta´c vu. co´ theˆ’ du
.o.. c gu
.’ i di. Ma˘.t kha´c, neˆ´u tro.ng soˆ´ cu’a ta´c vu. na`y qua´ lo´
.n,
ca´c boˆ. xu
.’ ly´ yeˆu ca`ˆu pha’ i do.. i moˆ. t lu
.o.. ng tho`
.i gian da´ng keˆ’ cho deˆ´n khi Pi co´ theˆ’ phu. c vu.
cho nhu˜.ng yeˆu ca`ˆu coˆng vieˆ.c. Trong ca’ hai tru
.`o.ng ho.. p, toa`n boˆ. hieˆ.u na˘ng co´ theˆ’ gia’m.
Deˆ’ kieˆ’m soa´t t´ınh ha.t cu’a ta´c vu. , thuaˆ.t toa´n DLB kho
.’ i ta.o moˆ. t tham bieˆ´n go. i la` maxload.
Nhu˜.ng ta´c vu. vo´
.i t´ınh ha.t lo´
.n ho.n ho.n maxload se˜ du.o.. c chia tha`nh ca´c ta´c vu. nho’ ho
.n (ca´c
die`ˆu kieˆ.n co
. so.’ keˆ´ tieˆ´p nho’ ho.n). Ca´c maˆ˜u die`ˆu kieˆ.n co
. so.’ keˆ´ tieˆ´p la` ca´c ta´c vu. doˆ. c laˆ.p (co´
theˆ’ du.o.. c xu
.’ ly´ doˆ.c laˆ.p cho deˆ´n khi nhu˜
.ng maˆ˜u phoˆ’ bieˆ´n du.o.. c sa’n sinh), va` tro. ng soˆ´ cu’a
chu´ng co´ theˆ’ du.o.. c do tru
.´o.c khi thu.. c hieˆ.n. Ca´c maˆ˜u die`ˆu kieˆ.n co
. so.’ keˆ´ tieˆ´p vo´.i tro.ng soˆ´ nho’
ho.n maxload se˜ du.o.. c xu
.’ ly´ cho deˆ´n khi hoa`n tha`nh. Taˆ´t ca’ ca´c maˆ˜u die`ˆu kieˆ.n co
. so.’ keˆ´ tieˆ´p
co´ tro.ng soˆ´ lo´
.n ho.n maxload se˜ du.o.. c da˘.t va`o trong nga˘n xeˆ´p cu. c boˆ. deˆ’ xu
.’ ly´ hoa˘.c gu
.’ i to´.i
nhu˜.ng boˆ. xu
.’ ly´ kha´c trong tu.o.ng lai.
194 NGUYE˜ˆN LONG GIANG
Gia´ tri. phu` ho
.
. p cu’a tham bieˆ´n maxload du
.o.. c xa´c di.nh trong thu
.
. c nghieˆ.m va` se˜ du
.o.. c de`ˆ
caˆ.p trong pha`ˆn keˆ´t qua’ thu
.
. c nghieˆ.m.
Qua’n ly´ tho`.i gian phu. c vu.
Vieˆ.c kieˆ’m soa´t t´ınh ha.t cu’a ta´c vu. co´ theˆ’ gia’m thieˆ’u da´ng keˆ’ tho`
.i gian cho`. trong khi
nhaˆ.n coˆng vieˆ.c. Tuy nhieˆn, nhu
. da˜ tr`ınh ba`y o.’ pha`ˆn da`ˆu, tro.ng soˆ´ cu’a moˆ.t ta´c vu. khoˆng theˆ’
do du.o.. c ch´ınh xa´c tru
.´o.c khi thu.. c hieˆ.n. Xe´t t`ınh huoˆ´ng khi boˆ. xu
.’ ly´ Pj gu
.’ i moˆ. t yeˆu ca`ˆu coˆng
vieˆ.c cho boˆ. xu
.’ ly´ Pi sau khi Pi da˜ ba˘´t da`ˆu thu
.
. c hieˆ.n nhieˆ.m vu. mo´
.i, Pj pha’ i do
.
. i cho deˆ´n khi
Pi keˆ´t thu´c coˆng vieˆ.c cu’a no´. Keˆ´t qua’ la`, boˆ. xu
.’ ly´ Pj co´ theˆ’ vaˆ˜n co`n bi. cha˘.n trong moˆ. t tho`
.i
gian da`i. Deˆ’ gia’ i quyeˆ´t vaˆ´n de`ˆ na`y, ta su.’ du. ng ky˜ thuaˆ. t sau. Thay v`ı chı’ phu.c vu. ca´c yeˆu
ca`ˆu coˆng vieˆ.c sau khi coˆng vieˆ.c cu’a no´ da˜ hoa`n tha`nh, neˆ´u moˆ. t yeˆu ca`ˆu gu
.’ i deˆ´n trong tho`.i
gian da`ˆu xu.’ ly´ pha`ˆn tu.’ mo´.i, boˆ. xu
.’ ly´ Pi ta.m tho`
.i du`.ng la. i va` phu. c vu. ca´c yeˆu ca`ˆu coˆng vieˆ.c
gu.’ i deˆ´n, sau do´ tieˆ´p tu. c thu
.
. c thi coˆng vieˆ.c cu’a no´, vieˆ.c na`y se˜ gia’m thieˆ’u tho`
.i gian cho`. va`
nhu. vaˆ.y ca’ i thieˆ.n caˆn ba`˘ng ta’ i.
Toˆ´i u.u ho.n
Da ma traˆ.n deˆ´m. Nhu
. da˜ tha’o luaˆ.n o
.’ treˆn, vieˆ.c su
.’ du. ng ma traˆ.n deˆ´m co´ theˆ’ gia’m thieˆ’u
tho`.i gian duyeˆ.t FP-Tree khi xaˆy du
.
. ng FP-Tree die`ˆu kieˆ.n keˆ´ tieˆ´p. Trong gia’ i thuaˆ.t caˆn ba`˘ng
ta’ i t˜ınh, ta chı’ xaˆy du.. ng ma traˆ.n deˆ´m cho FP-Tree da`ˆu tieˆn Ti. Ro˜ ra`ng, y´ tu
.o.’ ng su.’ du. ng
ma traˆ.n deˆ´m co´ theˆ’ du
.o.. c a´p du.ng cho baˆ´t ky` FP-Tree Tχ na`o. Chu´ y´ ra`˘ng maˆ˜u die`ˆu kieˆ.n co
.
so.’ khi ta xaˆy du.. ng Tχ co´ theˆ’ coi nhu
. moˆ. t taˆ.p du˜
. lieˆ.u. Khoˆng gioˆ´ng ma traˆ.n deˆ´m doˆ´i vo´
.i Ti
ma` du.o.. c na.p tu`
. moˆ. t teˆ.p lu
.u tru˜., ma traˆ.n deˆ´m doˆ´i vo´
.i Tχ se˜ du
.o.. c xaˆy du
.
. ng trong suoˆ´t la`ˆn
que´t thu´. hai maˆ˜u die`ˆu kieˆ.n co
. so.’ . Khi xaˆy du.. ng ma traˆ.n deˆ´m doˆ´i vo´
.i FP-Tree Tχ (χ 6= ∅),
khoˆng co´ su.. trao doˆ’i thoˆng tin giu˜
.a ca´c boˆ. xu
.’ ly´ v`ı caˆy va` maˆ˜u die`ˆu kieˆ.n co
. so.’ ca`ˆn thieˆ´t deˆ’
xaˆy du.. ng caˆy hieˆ.n dieˆ.n trong cu`ng boˆ. xu
.’ ly´.
Thu´. tu.. xu
.’ ly´ ta´c vu. . Trong DLB, thu´
. tu.. ca´c ta´c vu. trong danh sa´ch cu.c boˆ. du
.o.. c xu
.’ ly´
co´ theˆ’ ta´c doˆ.ng to´
.i toa`n boˆ. hieˆ.u na˘ng cu’a gia’ i thuaˆ. t. Xe´t t`ınh huoˆ´ng khi la`ˆn da`ˆu tieˆn, boˆ. xu
.’
ly´ Pi xu
.’ ly´ nhu˜.ng ta´c vu. co´ tro.ng soˆ´ nho’ . Giai doa.n da`ˆu, khoˆng co´ yeˆu ca`ˆu coˆng vieˆ.c tu`
. ca´c
boˆ. xu
.’ ly´ kha´c gu.’ i deˆ´n Pi. Ca´c yeˆu ca`ˆu coˆng vieˆ.c chı’ deˆ´n khi Pi keˆ´t thu´c vieˆ.c xu
.’ ly´ taˆ´t ca’ ca´c
ta´c vu. co´ tro.ng soˆ´ nho’ va` ba˘´t da`ˆu vo´
.i ta´c vu. co´ tro.ng soˆ´ lo´
.n ho.n trong khoˆ´i cu’a no´, die`ˆu na`y
co´ theˆ’ ba˘´t ca´c boˆ. xu
.’ ly´ cho`. laˆu tru.´o.c khi chu´ng nhaˆ.n coˆng vieˆ.c mo´
.i tu`. Pi. Vı` ly´ do do´, ca´c
ta´c vu. trong moˆ˜i khoˆ´i du
.o.. c sa˘´p xeˆ´p theo thu´
. tu.. gia’m da`ˆn cu’a tro.ng soˆ´ deˆ’ xu
.’ ly´ ca´c ta´c vu.
lo´.n ho.n tru.´o.c.
Tra´nh bi. cha˘.n khi trao doˆ’i ca´c maˆ˜u die`ˆu kieˆ.n co
. so.’ . Sau khi ca´c FP-Tree cu. c boˆ. du
.o.. c xaˆy
du.. ng trong taˆ´t ca’ ca´c boˆ. xu
.’ ly´, nhu˜.ng tie`ˆn toˆ´ du.`o.ng di laˆ´y tu`. nhu˜.ng caˆy ca`ˆn pha’ i trao doˆ’i
giu˜.a ca´c boˆ. xu
.’ ly´ deˆ’ h`ınh tha`nh ca´c maˆ˜u die`ˆu kieˆ.n co
. so.’ . Tieˆ´n tr`ınh trao doˆ’i na`y do`i ho’ i
su.. phoˆ´i ho
.
. p cu’a taˆ´t ca’ ca´c boˆ. xu
.’ ly´ va` daˆ˜n to´.i vieˆ.c bi. cha˘.n. Deˆ’ gia’m bo´
.t kha’ na˘ng bi. cha˘.n,
moˆ˜i boˆ. xu
.’ ly´ cho.n ngaˆ˜u nhieˆn moˆ.t boˆ. xu
.’ ly´ d´ıch deˆ’ gu.’ i thay v`ı su.’ du. ng lu
.o.. c doˆ` h`ınh tro`n.
Taˆ´t ca’ ca´c tie`ˆn toˆ´ du.`o.ng di lieˆn quan deˆ´n moˆ. t pha`ˆn tu
.’ trong moˆ. t boˆ. xu
.’ ly´ se˜ du.o.. c do´ng go´i
tru.´o.c khi gu.’ i di. Ky˜ thuaˆ.t boˆ. deˆ.m cu˜ng du
.o.. c su
.’ du. ng deˆ’ gia’m thieˆ’u kha’ na˘ng bi. cha˘.n.
PHA´T TRIEˆ’N CA´C GIA’ I THUAˆ. T SONG SONG TRONG KHAI PHA´ LUAˆ. T KE´ˆT HO.
.
P 195
4. NGHIEˆN CU´
.
U HIEˆ. U NA˘NG
Ca´c keˆ´t qua’ thu.. c nghieˆ.m du
.o.. c thu
.
. c hieˆ.n treˆn PC Atlantis Cluster goˆ`m co´ 16 nu´t. Moˆ˜i
nu´t co´ 2 boˆ. xu
.’ ly´ Intel Xeon 2.8GHz, 2GB boˆ. nho´
., va` oˆ’ cu´.ng 80GB. Ca´c nu´t du.o.. c keˆ´t noˆ´i
vo´.i nhau bo.’ i Ethernet co´ da’ i thoˆng 1Giga-bits/s. Co. so.’ du˜. lieˆ.u du
.o.. c lu
.u treˆn d˜ıa cu. c boˆ. cu’a
moˆ˜i nu´t. Chu.o.ng tr`ınh u´.ng du. ng du
.o.. c laˆ.p tr`ınh ba`˘ng ngoˆn ngu˜
. C. Su.’ du. ng giao thu´
.c truye`ˆn
tin-MPI. deˆ’ thu.. c hieˆ.n truye`ˆn thoˆng.
Deˆ’ da´nh gia´ hieˆ.u na˘ng, ta su
.’ du.ng ca´c taˆ.p du˜
. lieˆ.u gia’ di.nh kha´c nhau du
.o.. c sinh ra ba`˘ng
vieˆ.c su
.’ du. ng thu’ tu. c du
.o.. c moˆ ta’ trong[2]. Ca´c thuoˆ.c t´ınh cu’a chu´ng du
.o.. c moˆ ta’ trong Ba’ng
3.
Ba’ng 3. Thuoˆ.c t´ınh taˆ.p du˜
. lieˆ.u
Taˆ.p du˜
. lieˆ.u T I D N Kı´ch thu
.´o.c (MB)
T15I4D2000K 15 4 1,500,000 10,000 223
T20I6D1000K 20 6 1,000,000 10,000 197
T25I10D200K 25 10 2,000,000 10,000 492
T25I15D150K 25 15 1,500,000 10,000 369
T25I20D100K 25 20 1,000,000 10,000 249
T: Doˆ. da`i trung b`ınh cu’a giao di.ch
I: Doˆ. da`i trung b`ınh cu’a taˆ.p pha`ˆn tu
.’ phoˆ’ bieˆ´n
D: Soˆ´ giao di.ch
N: Soˆ´ pha`ˆn tu.’
T´ınh hieˆ.u qua’ cu’a vieˆ.c su
.’ du. ng ma traˆ.n deˆ´m
Trong ba`i ba´o na`y, ta so sa´nh hieˆ.u na˘ng cu’a gia’ i thuaˆ.t FP-growth ban da`ˆu vo´
.i gia’ i thuaˆ.t
su.’ du. ng ky˜ thuaˆ.t ma traˆ.n deˆ´m. Hı`nh 7 cho thaˆ´y tho`
.i gian thu.. c hieˆ.n cu’a hai gia’ i thuaˆ.t treˆn
na˘m taˆ.p du˜
. lieˆ.u cu’a moˆ.t nu´t. Trong h`ınh 7, gia’ i thuaˆ. t da`ˆu tieˆn co´ teˆn ”Serial”, va` gia’ i thuaˆ.t
vo´.i ma traˆ. n deˆ´m co´ teˆn ”Serial-CM”. Doˆ. hoˆ˜ tro
.
. toˆ´i thieˆ’u 0.1%. Ta thaˆ´y ra`˘ng vo´
.i vieˆ.c su
.’
du. ng ma traˆ.n deˆ´m, gia’ i thuaˆ.t thu
.
. c hieˆn toˆ´t ho
.n gia’ i thuaˆt ban da`ˆu treˆn taˆ´t ca’ ca´c taˆ.p du˜
.
lieˆ.u. Trong taˆ´t ca’ ca´c th´ı nghieˆ.m kha´c vo´
.i nhu˜.ng gia’ i thuaˆ.t song song du
.
. a treˆn caˆy, khi de`ˆ
caˆ.p deˆ´n gia’ i thuaˆ.t FP-growth, ta su
.’ du.ng gia’ i thuaˆ.t FP-growth vo´
.i ky˜ thuaˆ. t ma traˆ. n deˆ´m.
H`ınh 7. Hieˆ.u qua’ cu’a vieˆ.c su
.’ du. ng ma traˆ.n deˆ´m
Hieˆ.u qua’ cu’a vieˆ.c su
.’ du. ng ky˜ thuaˆ.t caˆy ba˘m
Nghieˆn cu´.u hieˆ.u na˘ng kieˆ’m tra t´ınh hieˆ.u qua’ cu’a vieˆ.c su
.’ du. ng ky˜ thuaˆ.t caˆy ba˘m khi taˆ´t
196 NGUYE˜ˆN LONG GIANG
ca’ ca´c boˆ. xu
.’ ly´ trao doˆ’i ca´c die`ˆu kieˆ.n co
. so.’ . Ta deˆ´m soˆ´ tie`ˆn toˆ´ du.`o.ng di ma` moˆ˜i boˆ. xu
.’ ly´ pha’ i
gu.’ i to´.i ca´c boˆ. xu
.’ ly´ kha´c va` so sa´nh no´ vo´.i soˆ´ du.`o.ng di sau khi du.o.. c ho
.
.p nhaˆ´t ba`˘ng vieˆ.c su
.’
du. ng ky˜ thuaˆ.t caˆy ba˘m. Vieˆ.c kieˆ’m tra du
.o.. c thu
.
. c hieˆ.n treˆn taˆ.p du˜
. lieˆ.u T25I20D1000K vo´
.i
doˆ. hoˆ˜ tro
.
. toˆ´i thieˆ’u la` 0.1%. Nhu˜
.ng keˆ´t qua’ du.o.. c du
.a ra o.’ Ba’ng 4.
Ba’ng 4. Hieˆ.u qua’ cu’a vieˆ.c su
.’ du. ng ky˜ thuaˆ.t caˆy ba˘m
Soˆ´ nu´t Boˆ. xu
.’ ly´ Tru.´o.c khi ho.. p nhaˆ´t Sau khi ho
.
. p nhaˆ´t
2 0 144,639 3,753
1 148,873 3,951
0 112,369 4,637
1 115,407 4,821
4 2 113,148 4,570
3 112,295 4,732
0 68,332 4,277
1 67,047 4,294
2 67,938 4,191
3 68,839 4,405
8 4 67,331 4,304
5 68,160 4,222
6 67,660 4,323
7 68,570 4,409
0 37,890 3,441
1 37,779 3,584
2 37,114 3,467
3 37,323 3,476
4 37,834 3,512
5 38,223 3,474
6 39,032 3,672
16 7 38,041 3,535
8 37,126 3,518
9 38,163 3,581
10 37,693 3,472
11 37,652 3,435
12 37,670 3,510
13 37,119 3,433
14 37,636 3,514
15 39,494 3,710
Tu`. Ba’ng 4 co´ theˆ’ thaˆ´y ra`˘ng, ba`˘ng vieˆ.c ho
.
. p nhaˆ´t ca´c tie`ˆn toˆ´ du
.`o.ng di gioˆ´ng nhau lieˆn
quan deˆ´n ca´c mu. c trong ba’ng tieˆu de`ˆ, soˆ´ du
.`o.ng di ca`ˆn thieˆ´t deˆ’ gu.’ i deˆ´n ca´c boˆ. xu
.’ ly´ kha´c
gia’m thieˆ’u kha´ nhie`ˆu, va` nhu. vaˆ.y, chi ph´ı truye`ˆn thoˆng cu˜ng gia’m thieˆ’u da´ng keˆ’.
Gia´ tri. toˆ´i u
.u cu’a maxload
Nhu. da˜ tr`ınh ba`y trong pha`ˆn da`ˆu, gia´ tri. maxload co´ theˆ’ a’nh hu
.o.’ ng deˆ´n hieˆ.u na˘ng cu’a
DLB. Khi maxload qua´ lo´.n, vieˆ.c maˆ´t caˆn ba`˘ng ta’ i se˜ ta˘ng theˆm. Ngu
.o.. c la. i, neˆ´u maxload
qua´ nho’ , lu.o.. ng truye`ˆn thoˆng co´ theˆ’ ta˘ng leˆn, ngoa`i ra co´ qua´ nhie`ˆu maˆ˜u die`ˆu kieˆ.n co
. so.’ nho’
du.o.. c lu
.u tru˜. trong nga˘n xeˆ´p cu.c boˆ. , do do´ la`m ta˘ng tho`
.i gian t´ınh toa´n. Tuy nhieˆn, thaˆ. t
kho´ deˆ’ xa´c di.nh gia´ tri. toˆ´i u
.u cu’a maxload khi no´ a’nh hu.o.’ ng deˆ´n moˆ.t thuoˆ.c t´ınh cu’a taˆ.p du˜
.
lieˆ.u-k´ıch thu
.´o.c maˆ˜u phoˆ’ bieˆ´n trung b`ınh.
PHA´T TRIEˆ’N CA´C GIA’ I THUAˆ. T SONG SONG TRONG KHAI PHA´ LUAˆ. T KE´ˆT HO.
.
P 197
Thu.. c hieˆ.n moˆ.t soˆ´ th´ı nghieˆ.m treˆn nhu˜
.ng taˆ.p du˜
. lieˆ.u kha´c nhau deˆ’ da´nh gia´ mu´
.c doˆ. a’nh
hu.o.’ ng cu’a maxload deˆ´n hieˆ.u na˘ng. Keˆ´t qua’ th´ı nghieˆ.m cho keˆ´t luaˆ.n ra`˘ng, gia’ i thuaˆ. t da.t hieˆ.u
na˘ng toˆ´t nhaˆ´t neˆ´u maxload = 2/3 k´ıch thu.´o.c maˆ˜u phoˆ’ bieˆ´n trung b`ınh. Hı`nh 8 minh ho.a
keˆ´t qua’ thu.’ nghieˆ.m treˆn taˆ.p du˜
. lieˆ.u T25I20D1000K co´ k´ıch thu
.´o.c maˆ˜u phoˆ’ bieˆ´n trung b`ınh
I = 20. Tieˆ´n ha`nh do tho`.i gian thu.. c hieˆ.n giai doa.n hai cu’a gia’ i thuaˆ. t (khai tha´c tu`
. FP-Tree)
v`ı tham bieˆ´n maxload khoˆng a’nh hu.o.’ ng to´.i giai doa.n da`ˆu cu’a gia’ i thuaˆ.t (xaˆy du
.
. ng caˆy cu.c
boˆ.). Trong nghieˆn cu´
.u na`y, doˆ. hoˆ˜ tro
.
. toˆ´i thieˆ’u la` 0.1%, va` soˆ´ lu
.o.. ng nu´t la` 4. Gia’ i thuaˆ. t da.t
du.o.. c hieˆ.u na˘ng toˆ´t nhaˆ´t khi maxload=12.
H`ınh 8. A’ nh hu.o.’ ng cu’a vieˆ.c su
.’ du. ng ca´c gia´ tri. maxload kha´c nhau
Khoa’ng chia doˆ. hoˆ˜ tro
.
. toˆ´i thieˆ’u cu’a nhu˜
.ng gia’i thuaˆ.t du
.
. a treˆn caˆy
Nghieˆn cu´.u na`y so sa´nh t´ınh oˆ’n di.nh cu’a SLB va` DLB khi doˆ. hoˆ˜ tro
.
. toˆ´i thieˆ’u gia’m tu`
. 0.25%
deˆ´n 0.08%. Ca´c th´ı nghieˆ.m du
.o.. c thu
.
. c hieˆ.n treˆn 8 nu´t vo´
.i hai taˆ.p du˜
. lieˆ.u, T25I10D2000K va`
T25I20D1000K. Keˆ´t qua’ du.o.. c minh ho.a trong Hı`nh 9.
H`ınh 9. Khoa’ng chia doˆ. hoˆ˜ tro
.
. toˆ´i thieˆ’u
Khi doˆ. hoˆ˜ tro
.
. toˆ´i thieˆ’u gia’m, ca´c taˆ.p mu. c phoˆ’ bieˆ´n trong ca’ hai taˆ.p du˜
. lieˆ.u ta˘ng vo´
.i caˆ´p
lu˜y thu`.a. Co´ kha´ nhie`ˆu taˆ.p mu. c phoˆ’ bieˆ´n da`i cu˜ng nhu
. soˆ´ lo´.n ca´c taˆ.p mu. c phoˆ’ bieˆ´n nga˘´n
198 NGUYE˜ˆN LONG GIANG
trong ca´c taˆ.p du˜
. lieˆ.u. Treˆn taˆ.p du˜
. lieˆ.u T25I10D2000K, doˆ. chia cu’a SLB va` DLB la` ba`˘ng
nhau Tuy nhieˆn, doˆ. chia DLB toˆ´t ho
.n ho.n SLB treˆn taˆ.p du˜
. lieˆ.u T25I20D1000K. Die`ˆu na`y
la` do, vo´.i taˆ.p du˜
. lieˆ.u T25I20D1000K, khi doˆ. hoˆ˜ tro
.
. toˆ´i thieˆ’u gia’m, soˆ´ taˆ.p phoˆ’ bieˆ´n da`i ta˘ng
doˆ.t ngoˆ.t so vo´
.i taˆ.p du˜
. lieˆ.u T25I10D2000K. Nhu
. da˜ tr`ınh ba`y trong pha`ˆn tru.´o.c, vieˆ.c do tro.ng
soˆ´ cu’a ca´c FP-Tree die`ˆu kieˆ.n da`i hoa˘.c ca´c taˆ.p phoˆ’ bieˆ´n da`i khoˆng ch´ınh xa´c ba`˘ng vieˆ.c do
FP-Tree die`ˆu kieˆ.n va` ca´c taˆ.p phoˆ’ bieˆ´n nga˘´n va` do do´ daˆ˜n to´
.i vieˆ.c maˆ´t caˆn ba`˘ng ta’ i.
Ta˘ng toˆ´c SLB va` DLB
Hı`nh 10 chı’ ra vieˆ.c ta˘ng toˆ´c cu’a gia’ i thuaˆ.t SLB va` DLB treˆn hai taˆ.p du˜
. lieˆ.u khi doˆ. hoˆ˜
tro.. toˆ´i thieˆ’u la` 0.1%. Deˆ’ nghieˆn cu´
.u hieˆ.u na˘ng, ta giu˜
. CSDL khoˆng thay doˆ’i va` thay doˆ’i soˆ´
lu.o.. ng boˆ. xu
.’ ly´. Vieˆ.c ta˘ng toˆ´c tu
.o.ng doˆ´i du.o.. c do ba˘`ng vieˆ.c su
.’ du. ng phu
.o.ng tr`ınh Sp = T1/Tp
vo´.i Sp la` su
.
. ta˘ng toˆ´c da.t du
.o.. c vo´
.i p boˆ. xu
.’ ly´, T1 la` tho`
.i gian thu.. c hieˆ.n tua`ˆn tu
.
. va` Tp la` tho`
.i
gian thu.. c hieˆ.n su
.’ du. ng p boˆ. xu
.’ ly´. Nhu. doˆ` thi. minh ho.a, ca’ SLB va` DLB de`ˆu ta˘ng toˆ´c ve`ˆ
hieˆ.u na˘ng raˆ´t toˆ´t. Tuy nhieˆn, treˆn hai taˆ.p du˜
. lieˆ.u, DLB co´ ty’ leˆ. ta˘ng toˆ´c toˆ´t ho
.n. Co´ theˆ’
thaˆ´y ra`˘ng, vieˆ.c ta˘ng soˆ´ lu
.o.. ng boˆ. xu
.’ ly´, heˆ. soˆ´ go´c cu’a du
.`o.ng toˆ´c doˆ. vu
.o.. t qua gio´
.i ha.n. Do´ la`
v`ı, khi moˆ˜i nu´t xu.’ ly´ soˆ´ lu.o.. ng du˜
. lieˆ.u nho’ , tho`
.i gian truye`ˆn thoˆng chieˆ´m pha`ˆn da´ng keˆ’ trong
toˆ’ng tho`.i gian thu.. c hieˆ.n. Co´ ngh˜ıa la`, co´ theˆ’ da.t du
.o.. c ty’ leˆ. ta˘ng toˆ´c toˆ´t ho
.n vo´.i nhu˜.ng taˆ.p
du˜. lieˆ.u lo´
.n ho.n trong soˆ´ lo´.n ca´c giao di.ch, khi do´, tho`
.i gian truye`ˆn thoˆng se˜ ı´t a’nh hu.o.’ ng.
H`ınh 10. Ta˘ng toˆ´c hieˆ.u na˘ng cu’a ca´c gia’ i thuaˆ.t du
.
. a treˆn caˆy
PHA´T TRIEˆ’N CA´C GIA’ I THUAˆ. T SONG SONG TRONG KHAI PHA´ LUAˆ. T KE´ˆT HO.
.
P 199
5. KEˆ´T LUAˆ. N
Ba`i ba´o na`y da˜ tr`ınh ba`y qua´ tr`ınh pha´t trieˆ’n hai gia’ i thuaˆ.t song song du
.
. a treˆn phu
.o.ng
pha´p FP-growth. Gia’ i thuaˆ.t SLB du`ng ky˜ thuaˆ.t ma traˆ.n deˆ´m deˆ’ u
.´o.c lu.o.. ng tro.ng soˆ´ cu’a ca´c
ta´c vu. song song du
.o.. c xu
.’ ly´, va` do do´ caˆn ba˘`ng ta’ i giu˜.a ca´c boˆ. xu
.’ ly´. Ky˜ thuaˆ.t ma traˆ.n deˆ´m
cu˜ng giu´p gia’m bo´.t tho`.i gian duyeˆ.t FP-Tree va` gia’m thieˆ’u thoˆng tin du
. thu`.a trao doˆ’i giu˜.a
ca´c boˆ. xu
.’ ly´. SLB lieˆn quan deˆ´n ca´c ba`i toa´n truye`ˆn thoˆng mu´.c cao ba˘`ng vieˆ.c su
.’ du. ng ky˜
thuaˆ.t caˆy ba˘m deˆ’ keˆ´t ho
.
. p taˆ´t ca’ ca´c tie`ˆn toˆ´ du
.`o.ng di gioˆ´ng nhau lieˆn quan deˆ´n ca´c pha`ˆn tu.’
phoˆ’ bieˆ´n laˆ´y tu`. FP-Tree.
Gia’ i thuaˆ.t DLB la` gia’ i pha´p caˆn ba`˘ng ta’ i doˆ.ng du
.o.. c xaˆy du
.
. ng du
.
. a treˆn gia’ i thuaˆ. t SLB.
DLB keˆ´ thu`.a taˆ´t ca’ ca´c u.u dieˆ’m cu’a gia’ i thuaˆ.t SLB. Ho
.n nu˜.a, DLB co´ kha’ na˘ng phaˆn phoˆ´i
la. i ta’ i tro.ng coˆng vieˆ.c giu˜
.a ca´c boˆ. xu
.’ ly´ khi hieˆ.n tu
.o.. ng maˆ´t caˆn ba`˘ng ta’ i xaˆ’y ra. Moˆ.t soˆ´ gia’ i
pha´p toˆ´i u.u du.o.. c pha´t trieˆ’n deˆ’ giu´p DLB da.t du
.o.. c hieˆ.u na˘ng t´ınh toa´n cao ho
.n.
Ca´c gia’ i thuaˆ.t khai tha´c du˜
. lieˆ.u song song SLB va` DLB pha´t trieˆ’n treˆn phu
.o.ng pha´p
FP-growth da˜ du.o.. c de`ˆ xuaˆ´t trong [1], [4], [8], [11]. Tuy nhieˆn, ca´c gia’ i thuaˆ. t na`y ga˘.p nhie`ˆu
ha.n cheˆ´ ve`ˆ hieˆ.u na˘ng va` tho`
.i gian thu.. c hieˆ.n. Do´ng go´p ch´ınh cu’a ba`i ba´o la` ca’ i tieˆ´n gia’ i thuaˆ.t
DLB ba`˘ng vieˆ.c su
.’ du. ng ky˜ thuaˆ.t da ma traˆ. n deˆ´m va` die`ˆu chı’nh thu´
. tu.. xu
.’ ly´ ca´c ta´c vu. . Ho
.n
nu˜.a, ba`i ba´o tieˆ´n ha`nh ca`i da˘.t va` thu
.’ nghieˆ.m ca´c gia’ i thuaˆ. t treˆn boˆ. soˆ´ lieˆ.u thu
.’ nghieˆ.m deˆ’
da´nh gia´ hieˆ.u na˘ng cu’a ca´c gia’ i thuaˆ.t, tu`
. do´ du.a ra ca´c keˆ´t luaˆ.n ve`ˆ t´ınh hieˆ.u qua’ cu’a vieˆ.c su
.’
du. ng da ma traˆ.n deˆ´m, t`ım du
.o.. c gia´ tri. toˆ´t nhaˆ´t cu’a tham soˆ´ maxload deˆ’ gia’ i thuaˆ.t da.t hieˆ.u
na˘ng toˆ´t nhaˆ´t. Ba`i ba´o cu˜ng thu.’ nghieˆ.m moˆ´i lieˆn quan giu˜
.a soˆ´ lu.o.. ng ca´c boˆ. xu
.’ ly´ du.o.. c su
.’
du. ng, doˆ. lo´
.n cu’a boˆ. soˆ´ lieˆ.u thu
.’ nghieˆ.m, doˆ. hoˆ˜ tro
.
. toˆ´i thieˆ’u vo´
.i hieˆ.u na˘ng cu’a ca´c gia’ i thuaˆ.t
ba`˘ng vieˆ.c thu
.
. c hieˆ.n ta˘ng toˆ´c gia’ i thuaˆ.t SLB va` DLB. Keˆ´t qua’ thu
.’ nghieˆ.m chı’ ra ra`˘ng ca’ SLB
laˆ˜n DLB co´ su.. ta˘ng toˆ´c ve`ˆ hieˆ.u na˘ng raˆ´t toˆ´t. Giu˜
.a hai gia’ i thuaˆ.t, DLB thu
.
. c hieˆ.n toˆ´t ho
.n
ho.n SLB, da˘.c bieˆ.t treˆn nhu˜
.ng taˆ.p du˜
. lieˆ.u raˆ´t lo´
.n vo´.i doˆ. hoˆ˜ tro
.
. toˆ´i thieˆ’u nho’ .
TA`I LIEˆ. U THAM KHA
’O
[1] R. Agrawal and J. Shafer, Parallel mining of association rules, IEEE Transactions on
Knowledge and Data Eng., USA, 1996 (962–969).
[2] R. Agrawal, T. Imielinski, and A. Swami, Mining association rules between sets of items
in large databases, Proc. of the ACM SIGMOD Conf.Washington DC, USA, May, 1993.
[3] E.W. Dijkstra, W.H. Seijen, and A. J.M. Van Gasteren, Derivation of a termination
detection algorithm for a distributed computation, Proc. of the ACM Transactions on
Programming Languages and Systems, ACM Press, New York, USA, 1993 (1–35).
[4] E.H. Han, G. Karypis, and V. Kumar, Scalable parallel data mining for association rules,
Proceedings of the 1997 ACM SIGMOD international conference on Management of
data, ACM Press, New York, USA, 1997 (277–288).
[5] J. Han, J. Pei, and Y. Yin, Mining frequent patterns without candidate generation, Proc.
of the ACM SIGMOD Conf. on Management of Data, ACM Press, New York, USA,
2000 (1–12).
[6] A. Mueller, Fast sequential and parallel algorithms for association rule mining: A com-
parison, Technical Report CS-TR-3515, College Park, MD, 1995.
200 NGUYE˜ˆN LONG GIANG
[7] J. Park, M. Chen, and P. Yu., An effective hash-based algorithm for mining association
rules, Proc. ACM SIGMOD Conf. Management of Data, San Jose, California, United
States, 1995 (175–186).
[8] J. Park, M. Chen, and P. Yum, An efficient parallel data mining for association rules,
Proceedings of the 4th International Conference on Information and Knowledge Man-
agement, ACM Press, New York, USA, 1995 (31–36).
[9] A. Savasere, E. Omiecinski, and S. Navathe, An efficient algorithm for mining association
rules in large databases, Proc. of the 21st VLDB Conf. Zurich, Swizerland, 1995.
[10] R. Srikant and R. Agrawal, Mining sequential patterns: Generalizations and performance
improvements, Proc. of the Fifth Intel Conference on Extending Database Technology,
Springer-Verlag, USA, 1996 (3–17).
[11] M. J. Zaki, S. Parthasarathy, and W. Li, A localized algorithm for parallel association
mining, ACM Symposium Parallel Algorithms and Architectures,ACMPress, New York,
USA, 1997 (321–330).
Nhaˆ. n ba`i nga`y 3 - 4 - 2007

File đính kèm:

  • pdfphap_trien_cac_giai_thuat_song_song_trong_khai_pha_luat_ket.pdf
Ebook liên quan