以動態任務分配為基礎之分散式循序樣本探勘系統

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Title:	以動態任務分配為基礎之分散式循序樣本探勘系統
Authors:	張昭憲;周定賢
Contributors:	淡江大學資訊管理學系
Keywords:	資料探勘;分散式架構;循序樣本探勘;關聯規則;Data mining;Distributed architecture;Sequential pattern mining;Association rules
Date:	2005-05
Issue Date:	2009-11-30 14:30:52 (UTC+8)
Publisher:	臺北縣新莊市：輔仁大學資訊管理學系
Abstract:	循序樣本探勘(sequential pattern mining)可從資料庫找出經常出現的樣本，而且指出樣本中各項目出現的時序，其複雜度遠高於關聯規則式的菜籃分析 (Market Basket Analysis)。針對循序樣本探勘目前已有許多方法被提出 [1,10-16]，然而，面對日益膨脹的資料庫，這些方法的效能再次受到挑戰。為有效改善大型資料庫的探勘效率，利用網路結合多部電腦的分散式探勘 (distributed mining)便開始受到重視[2][4]。為加速大型資料庫的循序樣本探勘，本研究以分散式架構為基礎研製有效的探勘演算法，並據以發展實用的探勘系統。首先，本研究提出任務佇列(task queue)的概念，有效結合靜態與動態任務分配之優點，不但可減輕靜態分配的任務歪斜問題，亦能降低動態分配頻繁的通訊負擔。其次，為使探勘完成後之結果彙整更有效率，本研究也充分利用閒置節點來進行探勘結果整合。此外，我們特別採用PrefixSpan[1]做為基礎演算法，以便有效控制任務間的獨立性。為評估系統效能，我們分別使用2、4、8、 16及32部電腦進行分散式探勘實驗，數據顯示本系統不但能有效降低探勘時間，同時具有良好的加速比(speedup ratio)。此結果驗證了提出方法之有效性，也顯示本系統處理大型資料庫之潛能。
Relation:	第十六屆國際資訊管理學術研討會論文集：企業創新與IT創新之間的連結：機會發現=Proceedings of the 16th International Conference on Information Management，12頁
Appears in Collections:	[Graduate Institute & Department of Information Management] Proceeding

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