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《中国人工智能学会通讯》——12.5 并行序列模式挖掘

12.5 并行序列模式挖掘 早期的并行序列模式挖掘算法大多被用于解决算法效率低下的问题。因此,许多并行算法是由其串行版本改进得到。例如,Zaki [28] 扩展了由他自己提出的 SPADE 算法,提出了在内存共享框架下的并行算法 pSPADE。pSPADE 的并行性主要来源于对垂直格式数据库的划分,这种划分既可以横向也可以纵向,最终实现了并行。采用了相似策略的算法还有 Par-ASP [29] 和 Par-CSP [30] 等。 近年来,随着数据量的不断增大、数据类型的不断变化,以及新型并行计算框架(如 HadoopMapReduce 和 Spark)的不断涌现,并行序列模式挖掘算法开始面向更大的数据及更加复杂的应用。Berberich 等人[31]提出了基于 MapReduce 的并行序列模式挖掘算法,从大规模的文本语料中挖掘 n元语法模式。Miliaraki 等人[32]考虑了更为复杂的带有间隔约束的序列模式挖掘问题,提出了基于MapReduce 的大规模带间隔约束的并行序列模式算法 MS-FSM。该算法提出了一系列对序列集合的改写方法,使得在 MapReduce 的任务划分更加平...

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